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公开(公告)号：CN110070184A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910225742.7
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种融合样本损失及优化速度约束的数据采样方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：初始化模型参数并且预定义样本训练比例；计算每次迭代过程中每个样本的损失并排序，以此来更新步速参数；同时考虑样本损失和优化速度，来更新自步参数，继而更新模型参数。由于本发明提供的数据采样方法融合了样本损失和优化速度约束，既可以将噪声数据剔除，又能将开始表现不好但是优化速度快的数据选择出来，提高了模型的鲁棒性。
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