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样本筛选及表情识别方法、神经网络、设备及存储介质.pdf
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本发明适用计算机技术领域，提供了一种样本筛选及表情识别方法、神经网络、设备及存储介质，其中，利用多元组样本，进行神经网络的训练，在每一迭代步，确定锚样本与正样本之间的第一样本距离以及锚样本与负样本之间的第二样本距离，根据样本距离的分布统计特性，构建用于对多元组样本进行筛选的边界条件，利用该边界条件对多元组样本进行筛选，筛选所得保留结果进入下一迭代步的训练，这样，可在神经网络的训练过程中，对异常多元组样本进行筛除，避免了异常多元组样本对神经网络训练结果的影响，从而提高了表情分类识别准确度。
2023-11-14
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