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申请/专利权人：中国水产科学研究院淡水渔业研究中心;江苏衡和农业科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于对抗学习的种群鉴别模型训练方法、系统及存储介质，涉及种群鉴别技术领域。具体步骤为：采集待分类的原始图像进行类别标注，作为模型的训练数据集；对训练数据集进行预处理，得到第一数据集；建立分类模型并初始化模型权重，将第一数据集输入到分类模型中得到第一预测结果；对第一数据集进行类别标签互换，得到第二数据集，将第二数据集输入分类模型中得到第二预测结果；将第一、第二预测结果分别进行损失计算并累加；重复迭代直到损失函数收敛，得到训练完成的分类模型；将不同类别图像输入到训练完成的分类模型中，获取分类结果。本发明与现有泛化方法相比提高了模型的检测精度，极大程度缓解了模型过拟合情况。
主权项：1.一种基于对抗学习的种群鉴别模型训练方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、采集待分类的原始图像，对所述原始图像进行类别标注，作为模型的训练数据集；S2、对所述训练数据集进行预处理，得到第一数据集；S3、建立分类模型并初始化模型权重，将所述第一数据集输入到所述分类模型中得到第一预测结果；S4、在所述第一数据集中进行类别标签互换，得到第二数据集，将所述第二数据集输入到所述分类模型中得到第二预测结果；S5、对所述第一预测结果、所述第二预测结果分别进行损失计算并进行累加；S6、重复步骤S3到步骤S5，每一次循环记作一次迭代，优化总损失项直到损失函数收敛，得到训练完成的分类模型；S7、将不同类别图像输入到训练完成的分类模型中，获取分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国水产科学研究院淡水渔业研究中心 江苏衡和农业科技有限公司 基于对抗学习的种群鉴别模型训练方法、系统及存储介质
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