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龙图腾网获悉武汉雄楚高晶科技有限公司申请的专利基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114722993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110013592.0，技术领域涉及：G06N3/047；该发明授权基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法是由刘进设计研发完成，并于2021-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法，属于信息技术领域；用于深度学习多类目标检测的标注数据中的多类目标数量通常是不均衡的；为解决此问题，本发明在深度学习多类目标检测框架中调整每个批次样本出现的概率，使得每一类别目标的出现数量尽可能接近，同时保持有目标正样本和无目标负样本训练样本数量维持一个合理的比例，从而整体提高训练模型的目标检测精度；本发明中的方法，能够实现深度学习在处理大数据的时候，通过调控不同样本的出现概率，使得每个类别目标出现的概率保持一致，提高多类目标的识别精度mAP；并且动态的调节训练样本出现的概率，使得困难样本被选择的概率增大，大幅度提高学习效率和精度。

本发明授权基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法在权利要求书中公布了：1.基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法，其特征在于，在深度学习多类目标检测框架中调整每个批次样本出现的概率，使得每一类别目标的出现数量尽可能接近，同时保持有目标正样本和无目标负样本训练样本数量维持一个合理的比例，从而整体提高训练模型的目标检测精度；通过优化一个有约束的线性方程组，Np＝I得到每张图像出现的概率p矢量；其中N是一个cxn矩阵，Nij第i行j列的元数值表示第j张图中第i类目标出现的数量，Icx1是每个分量＝1的矢量；其中p的每个分量是每个训练样本图像出现的概率，求方程Np＝I得到p的每个分量的概率都大于零的解；在训练过程中动态调节每个类别的出现概率p，使得Loss大的样本出现概率大，loss小的样本出现概率小；在动态调整过程中，样本出现概率上下限pL和pH保证训练能稳定进行；使得有目标的图像样本出现概率保持一个指定的比例PP 其中正样本i的概率为p+i；nn张负样本每张出现的概率p_；p1i是每个有目标的正样本的条件选择概率；实现按照样本i出现概率pi，i＝1，...，N的概率条件挑选样本的方法如下： Step1、得到N张图像的概率p1，...，pN逐个累计值s1，...，sN； s1＝p1； s2＝s1+p2； ... sN＝sN-1+pN； Step2、通过均匀分布的随机数得到[0，SN]值域范围内的一个随机数r； Step3、判别随机数r属于累计值中的第i个区位段[si-1，si范围内，i＝1，...，N；即挑选第i个样本出来作为批次内一个样本进行学习。

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