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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了基于图像数据分布的长尾识别方法，涉及人工智能技术领域。现有的在模型训练阶段中，常会发生数据分布不均等问题，这些问题严重制约了深度学习模型在实际场景中的应用潜力，本发明从长尾识别技术入手，深入挖掘了其中容易被忽略的数据密集问题，证明了数据特征分布方差与交叉熵损失之间的关系，通过向数据特征增加偏置项和噪声项，有效改善了数据特征分布密集的问题，提升了模型在长尾数据集上的准确度。实验结果表明，该方法在CIFAR10‑LT数据集中获得了14.27％的提高，并在CIFAR100‑LT数据集上获得了13.14％的提升。
主权项：1.基于图像数据分布的长尾识别方法，其特征在于：至少包括以下步骤：S1：从数据角度证明一个关键假设，在证明假设后提出数据偏置算法和数据噪声算法，通过数据偏置算法和数据噪声算法在训练过程中改善数据特征分布的密集程度，使训练集数据分布更加稀疏，以匹配真实分布；S2：基于S1进行数据偏置算法的设计，能够扩大数据分布方差且保持均值不变的算法；S3：基于S1进行数据噪声算法的设计，在模型训练过程中，对除了采用偏置项来改变样本分布的方差外，还在模型的Logits层添加了随机高斯噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于图像数据分布的长尾识别方法
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