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龍圖騰網獲悉廈門熵基科技有限公司申請的專利樣本篩選方法、裝置、存儲介質及計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115204271B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210720054.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權樣本篩選方法、裝置、存儲介質及計算機設備是由徐志通;陳書楷;楊奇設計研發完成，并于2022-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本樣本篩選方法、裝置、存儲介質及計算機設備在說明書摘要公布了：本申請提供了一種樣本篩選方法、裝置、存儲介質及計算機設備。該方法包括：在執行第n+1輪次模型訓練之前，計算第n?m輪次至第n輪次訓練過程中各訓練樣本的訓練損失參數和懲罰分數；其中，訓練損失參數用于表征訓練樣本在第n?m輪次至第n輪次訓練過程中的平均訓練損失程度，懲罰分數用于表征訓練樣本在第n?m輪次至第n輪次訓練過程中被訓練模型正確分類次數的比重；nm，且n和m均為正整數；分別將每個訓練樣本按照其對模型泛化能力的貢獻度確定為簡單樣本、正常樣本或困難樣本；根據各正常樣本及各困難樣本構建目標樣本集。本申請能夠優化投入訓練的樣本多樣性和特征度，從而提高訓練得到的訓練模型的泛化能力。

本發明授權樣本篩選方法、裝置、存儲介質及計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種樣本篩選方法，其特征在于，應用于對圖像、視頻的分類、檢測場景；所述方法包括： 在執行第（n+1）輪次模型訓練之前，計算第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中各訓練樣本的訓練損失參數和懲罰分數；其中，所述訓練損失參數用于表征訓練樣本在第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中的平均訓練損失程度，所述懲罰分數用于表征訓練樣本在第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中被訓練模型正確分類次數的比重；nm，且n和m均為正整數；所述訓練樣本的訓練損失參數與平均訓練損失程度的大小成正相關關系；所述訓練樣本的懲罰分數與被訓練模型正確分類次數的比重成負相關關系； 分別將每個訓練樣本按照其對模型泛化能力的貢獻度確定為簡單樣本、正常樣本或困難樣本；其中，所述訓練樣本對模型泛化能力的貢獻度根據每個訓練樣本的訓練損失參數和懲罰分數確定；困難樣本的貢獻度高于正常樣本，正常樣本的貢獻度高于簡單樣本； 根據各正常樣本及各困難樣本構建目標樣本集；所述目標樣本集用于參與第（n+1）輪次模型訓練； 其中，計算第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中各訓練樣本的訓練損失參數，包括： 計算每個訓練樣本在第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中每一輪次的損失梯度二范數；所述損失梯度二范數用于表征所述訓練樣本在每個輪次訓練時的概率輸出值與所述訓練樣本的期望輸出值的歐氏距離； 計算所述訓練樣本在第（n-m）輪次至第n輪次訓練過程中的損失梯度二范數的平均值作為所述訓練損失參數。

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