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公开(公告)号：CN117475185A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311483804.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种深度自步主动聚类方法，步骤一、获取数据集及相应数据标签，合并训练集与测试集；步骤二、预训练神经网络；步骤三、使用神经网络提取所有数据特征，并在特征上运行K‑means聚类方法得到聚类结果；步骤四、根据聚类结果计算每个数据的权重，进而选出数据进行人工标注，得到新的有标签数据集和无标签数据集；步骤五、使用新数据集训练网络；重复步骤三到步骤五直至标注预算用完；步骤六、使用分类器得到最终结果，对结果进行评估；本发明通过在深度图像聚类的基础上引入主动学习与自步学习，帮助找出数据集中既具代表性又具一定困难度的样本与具有高置信度的样本，并分别赋予真实标签与伪标签。
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