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基于深度学习的新增类别识别方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的新增类别识别方法,包括以下步骤:将预测样本输入到深度网络获得预测样本的输出向量;计算所述预测样本的输出向量,与训练样本中每种类别的代表向量之间的相似度值,从而识别所述预测样本的类别;其中,所述训练样本中每种类别的代表向量是通过将所述训练样本集输入到深度网络获得输出向量集,并根据所述训练样本的输出向量集计算得出的。

著录项

  • 公开/公告号CN107688822B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN201710585350.2

  • 发明设计人 邢云冰;陈益强;蒋鑫龙;

    申请日2017-07-18

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11280 北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人王勇

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2022-08-23 12:10:20

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