厦门市美亚柏科信息股份有限公司陈博文获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法及其系统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：CN115908941B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211603390.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法及其系统是由陈博文;魏超;朱海勇;蔡炎华;王龙;吴文城设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法，该方法包括如下步骤：采集并获取样本数据信息；基于获取的所述样本数据信息训练神经网络模型；在推理阶段，对样本数据进行预设的操作处理，进一步获得降采样样本数据；完成样本数据分类训练任务。通过降采样方法，确保了样本之间的分布多样性的同时，兼顾了对模型训练的增益效果，可以有效缓解样本标签不均衡的图片分类任务中，模型对少量样本类别的欠拟合问题。
本发明授权一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种神经网络图片分类任务训练样本降采样方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 采集并获取样本数据信息；所述样本数据信息包括某一类别的样本数据，类别的总样本张数为； 基于获取的所述样本数据信息训练神经网络模型； 在推理阶段，对类别的张图片中的每一张样本进行预设的操作处理，进一步获得降采样样本数据，所述预设的操作处理包括：对样本进行n次不同的数据增强，获得n张图片，输入训练的所述神经网络模型特征层，得到n个输出结果；计算n个输出结果在输出层标签对应节点相对特征层的梯度；对n个特征梯度进行归一化操作，并计算这n个特征梯度的特征期望和方差；计算特征方差的模长，得到；将计算得到的所有特征期望聚为个类，每个类挑选出方差的模长最大的特征所对应的图片样本，最终得到张所需的图片； 完成样本数据分类训练任务。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门市美亚柏科信息股份有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区软件园二期观日路12号102-402单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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