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申请/专利权人：广东电网有限责任公司信息中心
摘要：本发明属于目标检测优化领域，提供了一种基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统。其中，该方法包括采用多轮迭代训练数据价值评估模型，直至数据价值评估模型的损失函数最小时，停止数据价值评估模型的训练；利用训练好的数据价值评估模型，评估任意单任务目标检测数据集中的样本与第二目标检测模型的检测目标之间的关联性，进而筛选出训练样本；利用筛选出的训练样本对第二目标检测模型进行训练，直至第二目标检测模型达到设定要求；利用达到设定要求的第二目标检测模型进行相应单任务目标检测；能够在提升模型性能的同时减少无用或副作用样本，进而减少数据量，降低资源占用和训练成本。
主权项：1.一种基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法，其特征在于，包括：采用多轮迭代训练数据价值评估模型，直至数据价值评估模型的损失函数最小时，停止数据价值评估模型的训练；利用训练好的数据价值评估模型，评估任意单任务目标检测数据集中的样本与第二目标检测模型的检测目标之间的关联性，进而筛选出训练样本；利用筛选出的训练样本对第二目标检测模型进行训练，直至第二目标检测模型达到设定要求；利用达到设定要求的第二目标检测模型进行相应单任务目标检测；其中，在每轮迭代训练数据价值评估模型期间：获取多任务目标检测元学习数据集；利用数据价值评估模型，评估多任务目标检测元学习数据集的样本与第一目标检测模型的检测目标之间的关联性，再根据关联性高低，筛选出相应样本，形成训练数据集和验证数据集；利用训练数据集中的训练样本训练第一目标检测模型，在验证数据集上评估当前训练好的第一目标检测模型的性能并转换为奖励信号；利用奖励信号来更新数据价值评估模型的模型参数。
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权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司信息中心 基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统
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