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本发明公开了一种特征提取和分类任务分离的数据不均衡处理方法,其特征在于,包括步骤一:准备用于模型训练的分类数据集,判定数据是否存在长尾分布;步骤二:利用深度神经网络训练一个包含两个分支网络的模型,模型将表征特征与分类特征动态融合,并进行分类;步骤三:通过测试数据集对模型评估分析,在测试数据集上计算模型的准确率和召回率,通过准确率和召回率的值来判定模型的性能;步骤四:对验证测试好的模型进行部署测试,在真实的场景中,对抓取的类别图片进行分析,统计分析分类的效果。达到在不改变原始数据分布的情况下,很好
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966767 B
(45)授权公告日 2022.03.22
(21)申请号 202110293696.1 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2
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