[發(fā)明專利]模型優(yōu)化方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111372392.0
• 申請日: 2021-11-18
• 公開（公告）號: CN114021480A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉榮杰;李少華;吳招樂;潘緒洋;趙叢
• 申請（專利權(quán)）人: 共達地創(chuàng)新技術(shù)（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
• 代理公司: 深圳市力道知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44507
• 代理人: 何姣

本申請?zhí)峁┝艘环N模型優(yōu)化方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)；通過獲取第一數(shù)據(jù)集，并基于第一數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，以生成第一模型；獲取第二數(shù)據(jù)集，并基于第二數(shù)據(jù)集對第一模型進行推理，得到推理結(jié)果；根據(jù)推理結(jié)果，從第二數(shù)據(jù)集中提取出第三數(shù)據(jù)集，第三數(shù)據(jù)集為第二數(shù)據(jù)集中識別錯誤的數(shù)據(jù)集；最后分析第三數(shù)據(jù)集的識別錯誤結(jié)果信息，根據(jù)識別錯誤結(jié)果信息生成優(yōu)化方案，優(yōu)化方案用于對第一模型進行更新，以生成第二模型。能夠降低應(yīng)用場景中干擾物對模型識別準(zhǔn)確性的影響，提高模型的識別準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種模型優(yōu)化方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能模型的技術(shù)的不斷發(fā)展，對模型的識別精度要求也越來越高。但是在某些應(yīng)用場景下，可能會存在與待識別對象相似的物體，導(dǎo)致模型出現(xiàn)識別錯誤的現(xiàn)象。例如，在利用模型識別火焰的應(yīng)用場景中，可能會存在電焊時的火花、玻璃反光或者環(huán)境光照等造成的干擾現(xiàn)象，從而導(dǎo)致將干擾物誤識別為火焰的現(xiàn)象。因此，如何保證模型的識別準(zhǔn)確性不受干擾物的影響是亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┝艘环N模型優(yōu)化方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，旨在根據(jù)數(shù)據(jù)集中的識別錯誤結(jié)果信息對模型進行優(yōu)化，以降低應(yīng)用場景中干擾物對模型識別準(zhǔn)確性的影響，提高模型的識別準(zhǔn)確性。

第一方面，本申請實施例提供了一種模型優(yōu)化方法，包括：

獲取第一數(shù)據(jù)集，并基于所述第一數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，以生成第一模型；

獲取第二數(shù)據(jù)集，并基于所述第二數(shù)據(jù)集對所述第一模型進行推理，得到推理結(jié)果；

根據(jù)所述推理結(jié)果，從所述第二數(shù)據(jù)集中提取出第三數(shù)據(jù)集，所述第三數(shù)據(jù)集為所述第二數(shù)據(jù)集中識別錯誤的數(shù)據(jù)集；

分析所述第三數(shù)據(jù)集的識別錯誤結(jié)果信息，根據(jù)所述識別錯誤結(jié)果信息生成優(yōu)化方案，所述優(yōu)化方案用于對所述第一模型進行更新，以生成第二模型。

第二方面，本申請實施例提供了一種模型優(yōu)化設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序并在執(zhí)行所述計算機程序時，實現(xiàn)如上第一方面所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

第三方面，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時使所述處理器實現(xiàn)如上第一方面所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

本申請實施例提供了一種模型優(yōu)化方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，首先通過獲取第一數(shù)據(jù)集，并基于所述第一數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，以生成第一模型；然后獲取第二數(shù)據(jù)集，并基于所述第二數(shù)據(jù)集對所述第一模型進行推理，得到推理結(jié)果；再根據(jù)所述推理結(jié)果，從所述第二數(shù)據(jù)集中提取出第三數(shù)據(jù)集，所述第三數(shù)據(jù)集為所述第二數(shù)據(jù)集中識別錯誤的數(shù)據(jù)集；最后分析所述第三數(shù)據(jù)集的識別錯誤結(jié)果信息，根據(jù)所述識別錯誤結(jié)果信息生成優(yōu)化方案，所述優(yōu)化方案用于對所述第一模型進行更新，以生成第二模型。能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集中的識別錯誤結(jié)果信息生成優(yōu)化方案，進而根據(jù)優(yōu)化方案對模型進行優(yōu)化，得到新的模型，以降低應(yīng)用場景中干擾物對模型識別準(zhǔn)確性的影響，提高模型的識別準(zhǔn)確性。

應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請實施例的公開內(nèi)容。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請一實施例提供的模型優(yōu)化系統(tǒng)示意圖；

圖2是本申請實施例提供的模型優(yōu)化方法應(yīng)用于火焰識別場景的示意圖；