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龙图腾网获悉厦门熵基科技有限公司申请的专利样本筛选方法、装置、存储介质及计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115204271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210720054.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权样本筛选方法、装置、存储介质及计算机设备是由徐志通;陈书楷;杨奇设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本筛选方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种样本筛选方法、装置、存储介质及计算机设备。该方法包括：在执行第n+1轮次模型训练之前，计算第n‑m轮次至第n轮次训练过程中各训练样本的训练损失参数和惩罚分数；其中，训练损失参数用于表征训练样本在第n‑m轮次至第n轮次训练过程中的平均训练损失程度，惩罚分数用于表征训练样本在第n‑m轮次至第n轮次训练过程中被训练模型正确分类次数的比重；nm，且n和m均为正整数；分别将每个训练样本按照其对模型泛化能力的贡献度确定为简单样本、正常样本或困难样本；根据各正常样本及各困难样本构建目标样本集。本申请能够优化投入训练的样本多样性和特征度，从而提高训练得到的训练模型的泛化能力。

本发明授权样本筛选方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种样本筛选方法，其特征在于，应用于对图像、视频的分类、检测场景；所述方法包括： 在执行第（n+1）轮次模型训练之前，计算第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中各训练样本的训练损失参数和惩罚分数；其中，所述训练损失参数用于表征训练样本在第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中的平均训练损失程度，所述惩罚分数用于表征训练样本在第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中被训练模型正确分类次数的比重；nm，且n和m均为正整数；所述训练样本的训练损失参数与平均训练损失程度的大小成正相关关系；所述训练样本的惩罚分数与被训练模型正确分类次数的比重成负相关关系； 分别将每个训练样本按照其对模型泛化能力的贡献度确定为简单样本、正常样本或困难样本；其中，所述训练样本对模型泛化能力的贡献度根据每个训练样本的训练损失参数和惩罚分数确定；困难样本的贡献度高于正常样本，正常样本的贡献度高于简单样本； 根据各正常样本及各困难样本构建目标样本集；所述目标样本集用于参与第（n+1）轮次模型训练； 其中，计算第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中各训练样本的训练损失参数，包括： 计算每个训练样本在第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中每一轮次的损失梯度二范数；所述损失梯度二范数用于表征所述训练样本在每个轮次训练时的概率输出值与所述训练样本的期望输出值的欧氏距离； 计算所述训练样本在第（n-m）轮次至第n轮次训练过程中的损失梯度二范数的平均值作为所述训练损失参数。

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