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本发明涉及一种基于增强型栈式自动编码器的自动图像标注方法：针对深度学习中传统SAE模型难以有效训练有偏数据集的问题，提出一种提升低频标签准确率的平衡栈式自动编码器，较好地改善低频标签的标注效果。然后针对单个B‑SAE模型不稳定导致标注效果易随参数改变而发生较大变化的问题，提出一种针对图像标注任务的增强平衡栈式自动编码器，通过分组按序训练、加权累加各组最优B‑SAE子模型，取得稳定的标注结果。该方法通过逐层预训练权值并用后向传播算法整体调优，改善了传统浅层模型泛化能力弱、难以收敛到最佳极值点等问题，并在训练过程中加强弱标签样本的训练，提升了整个模型的标注效果，该方法简单灵活，具有较强的实用性。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201610035975.7
Filing Date： 2016/1/20
Publication Date： 2018/12/25
Pub. No.： CN105678340B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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