专利类型：发明专利
发明人：周博言，崔权，宋仁杰，赵博睿，陈钊民，谢烟平，魏秀参申请号：CN201910911876.4
申请日：20190925
公开号：CN110717529A
公开日：
20200121
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，解决目前解决训练数据集存在长尾问题的数据采样方法，从网络训练开始至结束，每一次网络训练过程中，训练样本相同，进而导致网络对特征学习不全面的问题，本发明提供一种数据采样方法及装置，该方法包括：获取网络当前迭代轮次；基于网络当前迭代轮次及每类样本的样本数，更新每类样本的样本权重，其中，随着所述网络当前迭代轮次的增加，尾部类样本权重逐步增加；根据更新后的每类样本的样本权重，采样符合预设条件的样本，作为目标样本。通过网络迭代轮次的增加，训练数据集中的样本权重均增加，但是尾部类样本权重增加幅度大，尾部类样本被选择为训练样本的概率增加，可有效缓解从长尾问题，网络特征学习效果好。 申请人：南京旷云科技有限公司，徐州旷视数据科技有限公司，北京旷视科技有限公司
地址：210046 江苏省南京市经济技术开发区兴智路兴智科技园A栋15层
国籍：CN
代理机构：北京钲霖知识产权代理有限公司
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