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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
摘要：本申请提供一种样本扩充方法、电子设备、计算机可读介质及产品，涉及数据处理技术领域，包括：将目标域的原始样本输入目标模型，得到第一源域输出和第一目标域输出，目标模型的嵌入全连接层是通过学习源域和目标域之间的变换关系得到的，根据第一源域输出和第一目标域输出进行类别筛选，得到与目标域相关的源域类别；对第一目标域输出进行聚类分析，得到目标域的聚类中心特征；将与目标域相关的源域类别的源域样本输入到目标模型中，从而通过两轮的筛选过程，提高目标模型输出的扩充样本与目标域之间的相关性。
主权项：1.一种样本扩充方法，其特征在于，所述方法包括：将目标域的原始样本输入目标模型，得到第一源域输出和第一目标域输出，所述目标模型的嵌入全连接层是通过学习源域和目标域之间的变换关系得到的，所述第一源域输出为所述目标模型中的全连接隐藏层的输出，所述第一目标域输出为所述目标模型中的嵌入全连接层的输出，所述目标模型用于图像分类；所述目标域的原始样本为样本数量少于预设阈值的图像数据集；根据所述第一源域输出和所述第一目标域输出进行类别筛选，得到与所述目标域相关的源域类别；对所述第一目标域输出进行聚类分析，得到所述目标域的聚类中心特征；将与所述目标域相关的源域类别的源域样本输入到所述目标模型中，得到第二目标域输出，所述第二目标域输出为所述目标模型中的嵌入全连接层的输出，源域样本为样本数量或类别数量大于所述目标域的原始样本的样本数量或类别数量的图像数据集；基于所述聚类中心特征和所述第二目标域输出，对所述源域样本进行筛选，得到与所述目标域相关的扩充样本；所述将目标域的原始样本输入目标模型，得到第一源域输出和第一目标域输出，包括：将所述目标域的原始样本输入所述目标模型，依次经由所述目标模型的卷积隐藏层和全连接隐藏层处理，得到所述第一源域输出；将所述第一源域输出输入到所述目标模型的嵌入全连接层，得到所述第一目标域输出，所述嵌入全连接层连接在所述全连接隐藏层的输出端；其中，所述第一源域输出为所述原始样本在源域下的第一类别概率分布向量，所述第一目标域输出为所述原始样本在目标域下的第二类别概率分布向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 样本扩充方法、电子设备、计算机可读介质及产品
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