№ CN121388680A発明
有効一种多层级分类数据集的均衡采样方法
本发明涉及模型训练技术领域,公开了一种多层级分类数据集的均衡采样方法,包括以下步骤:获取原始数据,并确认所述原始数据的层次结构;基于所述原始数据对顶层节点进行水位填充分配;基于顶层节点向下进行逐层递归处理,实现对各层节点的数据量分配,得到分类采样数据树;本发明有效避免了单层采样导致的“局部平衡‑全局失衡”分布漂移问题,成功构建出兼顾局部与全局平衡的高质量均衡数据集,显著提升了模型在长尾类别和复杂场景下的泛化能力与稳定性。
❖立心通智科技(北京)有限公司李林; 苏江; 韩亮; 倪嘉辉§ 2/9 請求項G06F 18/24 (2023.01), G06F 18/214 (2023.01), G06N 3/09 (2023.01)9