[發(fā)明專利]一種用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010879066.8 | 申請日: | 2020-08-27 |
| 公開(公告)號: | CN112016451A | 公開(公告)日: | 2020-12-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 曹永鋒;劉大鵬;蘇彩霞;王鵬舉 | 申請(專利權(quán))人: | 貴州師范大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司: | 貴陽中新專利商標(biāo)事務(wù)所 52100 | 代理人: | 李余江;程新敏 |
| 地址: | 550001 貴州*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用于 遷移 學(xué)習(xí) 訓(xùn)練 樣本 標(biāo)注 成本 削減 方法 | ||
1.一種用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:該方法用于對目標(biāo)任務(wù)待標(biāo)注樣本進(jìn)行區(qū)分處理:對不位于源任務(wù)樣本空間內(nèi)的目標(biāo)任務(wù)樣本要求標(biāo)注;對位于源任務(wù)樣本空間內(nèi)的目標(biāo)任務(wù)樣本,自動從源任務(wù)已標(biāo)注樣本集合中找到最佳替代。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:
步驟1,構(gòu)建替代樣本集:將源任務(wù)已標(biāo)注樣本集合中具有目標(biāo)任務(wù)類別標(biāo)號的樣本取出,作為替代樣本集S;
步驟2,替代樣本集映射到公共特征空間;
步驟3,構(gòu)建待標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本集U;
步驟4,計算目標(biāo)任務(wù)樣本與替代樣本集的差異度;
步驟5,目標(biāo)任務(wù)樣本標(biāo)注和替換;
步驟6,放入已標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本池;
步驟7,訓(xùn)練目標(biāo)任務(wù)模型;
步驟8,重復(fù)步驟3-步驟7直到目標(biāo)任務(wù)模型達(dá)到性能要求或者沒有新增標(biāo)注需求。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟1中構(gòu)建替代樣本集包括:S={(Xc,Yc),c=1,2,...,ls}為替代樣本集,樣本集內(nèi)存在ls個不同類別樣本子集,每個樣本子集包含一個樣本特征數(shù)據(jù)集Xc={xi,i=1,2,...,nc}和一個對應(yīng)的樣本標(biāo)注數(shù)據(jù)集Yc={yi,i=1,2,...,nc},其中xi為第i個樣本的特征矢量,yi∈{1,2,...,ls}為第i個樣本的標(biāo)注類別,nc為第c個樣本子集內(nèi)的樣本數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟2中替代樣本集映射到公共特征空間包括:使用函數(shù)f()將替代樣本集S內(nèi)的每一個樣本特征矢量都映射到公共特征空間,進(jìn)而構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集Sf;其中,f()為特征映射函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟3中構(gòu)建待標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本集U包括:從目標(biāo)任務(wù)的未標(biāo)注樣本池中挑選N個樣本構(gòu)成集合U;其中,N值采用如下規(guī)則確定:N=ρ*T;T為要求人工標(biāo)注的樣本個數(shù),由本輪次標(biāo)注預(yù)算D和單個樣本的人工標(biāo)注成本C計算得到:T=round(D/C);ρ∈[1,5]為標(biāo)注杠桿,即最終得到的有標(biāo)注樣本數(shù)目是ρ倍于實際人工標(biāo)注的數(shù)目T。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟4中計算目標(biāo)任務(wù)樣本與替代樣本集的差異度包括:任一目標(biāo)任務(wù)樣本xi與替代樣本集S的差異度為其中dist(·,·)計算兩個矢量的歐氏距離,zj為替代樣本集S內(nèi)第j個樣本的特征矢量。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟5中目標(biāo)任務(wù)樣本標(biāo)注和替換包括:對待標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本集U中與替代樣本集S的差異度最大的3T/4個樣本,要求人工標(biāo)注;對剩余樣本,以概率1-T/4/(N-3T/4)取其在替代樣本集中的最相似樣本作為替代,以概率T/4/(N-3T/4)要求人工標(biāo)注。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟6中放入已標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本池是將步驟5獲得的N個帶標(biāo)注樣本放入已標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本池L。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本標(biāo)注成本削減方法,其特征在于:步驟7中訓(xùn)練目標(biāo)任務(wù)模型是使用當(dāng)前已標(biāo)注目標(biāo)任務(wù)樣本池L訓(xùn)練目標(biāo)任務(wù)模型。
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