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龍圖騰網獲悉武漢雄楚高晶科技有限公司申請的專利基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法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：CN114722993B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202110013592.0，技術領域涉及：G06N3/047；該發明授權基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法是由劉進設計研發完成，并于2021-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法，屬于信息技術領域；用于深度學習多類目標檢測的標注數據中的多類目標數量通常是不均衡的；為解決此問題，本發明在深度學習多類目標檢測框架中調整每個批次樣本出現的概率，使得每一類別目標的出現數量盡可能接近，同時保持有目標正樣本和無目標負樣本訓練樣本數量維持一個合理的比例，從而整體提高訓練模型的目標檢測精度；本發明中的方法，能夠實現深度學習在處理大數據的時候，通過調控不同樣本的出現概率，使得每個類別目標出現的概率保持一致，提高多類目標的識別精度mAP；并且動態的調節訓練樣本出現的概率，使得困難樣本被選擇的概率增大，大幅度提高學習效率和精度。

本發明授權基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法在權利要求書中公布了：1.基于樣本概率的訓練樣本隨機選擇深度學習方法，其特征在于，在深度學習多類目標檢測框架中調整每個批次樣本出現的概率，使得每一類別目標的出現數量盡可能接近，同時保持有目標正樣本和無目標負樣本訓練樣本數量維持一個合理的比例，從而整體提高訓練模型的目標檢測精度；通過優化一個有約束的線性方程組，Np＝I得到每張圖像出現的概率p矢量；其中N是一個cxn矩陣，Nij第i行j列的元數值表示第j張圖中第i類目標出現的數量，Icx1是每個分量＝1的矢量；其中p的每個分量是每個訓練樣本圖像出現的概率，求方程Np＝I得到p的每個分量的概率都大于零的解；在訓練過程中動態調節每個類別的出現概率p，使得Loss大的樣本出現概率大，loss小的樣本出現概率小；在動態調整過程中，樣本出現概率上下限pL和pH保證訓練能穩定進行；使得有目標的圖像樣本出現概率保持一個指定的比例PP 其中正樣本i的概率為p+i；nn張負樣本每張出現的概率p_；p1i是每個有目標的正樣本的條件選擇概率；實現按照樣本i出現概率pi，i＝1，...，N的概率條件挑選樣本的方法如下： Step1、得到N張圖像的概率p1，...，pN逐個累計值s1，...，sN； s1＝p1； s2＝s1+p2； ... sN＝sN-1+pN； Step2、通過均勻分布的隨機數得到[0，SN]值域范圍內的一個隨機數r； Step3、判別隨機數r屬于累計值中的第i個區位段[si-1，si范圍內，i＝1，...，N；即挑選第i個樣本出來作為批次內一個樣本進行學習。

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