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分类模型训练方法及装置.pdf
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春兰****89
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分类模型训练方法、装置及分类方法及装置.pdf
本发明提供了一种分类模型训练方法、装置以及分类方法及装置，其中，该分类模型训练方法包括：使用第一神经网络对源域数据和目标域数据进行共有特征捕捉，使第一目标域特征向量学习源域数据和目标域数据的共有特征；使用第二神经网络对源域数据和目标域数据进行差异性特征捕捉，使第二目标域特征向量学习源域数据和目标域数据的差异特征；分别对第一目标域特征向量以及第二目标域特征向量进行聚类；根据聚类的结果及第一分类结果，对第一神经网络以及第一分类器进行本轮训练。该方法既能够将源域和目标域之间的相同特征利用起来，也能够将源域和目标
2023-08-31
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本发明实施例涉及图像处理领域，提供一种分类模型训练方法及装置，所述分类模型训练方法包括：获取待训练数据集，并将待训练数据集划分为训练样本集及验证样本集；建立对地物进行分类的分类模型，分类模型包括模型参数；基于验证样本集，利用粒子群优化算法对分类模型包括的模型参数进行参数优化，得到优化后的分类模型；利用训练样本集对优化后的分类模型进行训练，以使得训练后的分类模型对遥感图像进行地物分类。与现有技术相比，本发明实施例利用粒子群优化算法迭代选取分类模型的最优模型参数，避免了分类模型训练过程中模型参数选择的盲目性，
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本发明公开了一种分类模型训练方法及装置，属于数据处理技术领域。方法包括：根据本轮正例样本和本轮负例样本进行模型训练，得到本轮分类模型；若本轮分类模型不满足指定条件，则利用本轮分类模型对全部样本进行分类，根据分类结果在全部样本中选取特定样本；将本轮正例样本和特定样本作为下一轮正例样本，根据下一轮正例样本确定下一轮负例样本；根据下一轮正例样本和下一轮负例样本，继续执行上述模型训练和样本处理过程，直至得到满足指定条件的分类模型。随着正例样本数量的不断增加，负例样本中包含的潜在正例样本会随之下降，可有效提升负例样
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