一种基于数据增强的深度学习模型去偏方法与装置.pdfVIP

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2023-05-13 发布于北京
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一种基于数据增强的深度学习模型去偏方法与装置.pdf

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本发明公开了一种基于数据增强的深度学习模型去偏方法与装置，首先定义深度学习模型的偏见：再选择adult数据集作为原始数据集，利用one‑hot编码对原始数据集的敏感属性进行提取扩充，并对其他属性进行保留或削弱，得到样本数据集；然后将样本数据集根据敏感属性和类标分为四个子集，利用数据生成法补全各个子集，使四个子集的数据条数相同，进行数据增强；再定义偏见指标函数：最后构建深度学习鲁棒性模型，将数据增强得到的四个数据集子集进行融合，然后将融合后的数据集输入深度学习鲁棒性模型进行训练，利用偏见指标函数进

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114638374 A (43)申请公布日 2022.06.17 (21)申请号 202111547267.9 (22)申请日 2021.12.16 (71)申请人浙江工业大学地址 310014