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公开(公告)号：CN111242235A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010059647.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种相似特征测试数据集生成方法，包括：S1、选取多个不同的初始评价网络，再分别对所述初始评价网络进行训练，得到多个应用评价网络；S2、获取与目标数据集格式相同的样本数据集；S3、通过数据校正模型删减样本数据集中数据的个数，得到生成数据集；S4、使用每个所述应用评价网络比较S3中的生成数据集和目标数据集，计算得到偏差比；S5、若所述偏差比在预设的阈值范围内，将S3中的生成数据集作为测试数据集；若所述偏差比不在预设的阈值范围内，在S3中的生成数据集中增加数据，将增加数据后的生成数据集作为新的样本数据集，再重复执行S3至S4，直至偏差比在预设的阈值范围内，并将最后一次的生成数据集作为测试数据集。
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