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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种图像数据的增广策略选取方法及系统，本发明涉及人工智能技术领域，方法包括：从增广策略集合中选取多个待定策略子集对预设的样本训练集进行样本增广，得到多个增广后的样本训练集；利用每个增广后的样本训练集训练初始化的分类模型，得到多个训练后的分类模型；将预设的样本验证集输入每个训练后的分类模型，得到训练好的分类模型对应的分类准确度；利用贝叶斯优化算法基于每个训练好的分类模型对应的分类准确度，从多个待定策略子集中确定最优策略子集。本发明实施例提供的技术方案能够解决难以确定哪种增广策略对当前类型的图像样本最有效的问题。

主权项：1.一种图像数据的增广策略选取方法，其特征在于，所述方法包括：从增广策略集合中选取多个待定策略子集对预设的样本训练集进行样本增广，得到多个增广后的样本训练集，其中，每个所述待定策略子集由所述增广策略集合中至少一个增广策略组成；利用每个所述增广后的样本训练集训练初始化的分类模型，得到多个训练后的分类模型；将预设的样本验证集输入每个所述训练后的分类模型，得到训练好的所述分类模型对应的分类准确度；利用贝叶斯优化算法基于每个所述训练好的分类模型对应的分类准确度，从多个待定策略子集中确定最优策略子集；所述利用贝叶斯优化算法基于每个所述训练好的分类模型对应的分类准确度，从多个待定策略子集中确定最优策略子集的步骤，包括：基于多个样本点构建高斯过程的回归模型，其中，每个样本点包括所述训练好的分类模型的分类准确度及训练所述分类模型所采用的待定策略子集；根据所述回归模型确定贝叶斯优化算法的获取函数；通过对所述获取函数的最大优化，从多个所述待定策略子集中确定最优策略子集，其中，利用所述最优策略子集增广后的样本训练集训练得到的分类模型的分类准确度最高；其中，通过所述获取函数选择样本点，修正GP高斯过程曲线去逼近目标函数，当所述获取函数最大时，确定最优策略子集；采用改进概率作为所述获取函数，获取函数为： ，其中，fx为x的目标函数值，x为验证精度，fX+为到目前为止最优的x的目标函数值，μx，σx分别是高斯过程所得到的目标函数的均值和方差，即fx的后验分布，Φ•表示的是正态累计分布函数，ξ为trade-off系数。

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