厦门大学苏劲松获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利模型去偏的数据集增强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：CN117093870B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311099815.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型去偏的数据集增强方法是由苏劲松;王笑月;刘鑫设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型去偏的数据集增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型去偏的数据集增强方法，包括以下步骤：获取数据集；构建偏置模型，并采用数据集中的部分数据对偏置模型进行训练，以便采用训练好的偏置模型得到数据集中的每个样本对应的偏置程度；根据偏置程度对数据集中的每个样本进行排列，并将排序好的每个样本等分为多个组，每个组对应拼接一个偏置指示器，以得到具有偏差指标的数据集；构建生成器，并采用具有偏差指标的数据集对生成器进行训练，以便通过训练好的生成器生成偏置程度低的伪样本；采用偏置程度低的伪样本对原始数据集进行扩增，以得到扩增后的数据集；迭代进行伪样本生成，从而得到最终的数据集；由此，达到了缓解数据偏置的目的，避免了人工资源耗费。
本发明授权模型去偏的数据集增强方法在权利要求书中公布了：1.一种模型去偏的数据集增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取数据集； S2，构建偏置模型，并采用所述数据集中的部分数据对所述偏置模型进行训练，以得到训练好的偏置模型； S3，将数据集输入到训练好的偏置模型，以便得到所述数据集中的每个样本对应的偏置程度； S4，根据所述偏置程度对所述数据集中的每个样本进行排列，并将排序好的每个样本等分为多个组，每个组对应拼接一个偏置指示器，以得到具有偏差指标的数据集； S5，构建生成器，并采用所述具有偏差指标的数据集对所述生成器进行训练，以便通过训练好的生成器生成偏置程度低的伪样本； S6，采用所述偏置程度低的伪样本对所述数据集进行扩增，以得到扩增后的数据集； 将所述扩增后的数据集作为新的数据集重复执行步骤S3-S6，直至达到最大迭代次数，以便得到最终的数据集。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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