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公开(公告)号:CN118364914A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410530652.X
申请日:2024-04-29
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06N5/04 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于变分自编码器的真值推断方法,包括:1构建众包数据集,2初始化标注者混淆矩阵,3获取预测真值与先验真值,4真值信息融合,5计算损失函数,模型迭代更新。本发明结合众包学习,深度神经网络以及深度生成模型,基于众包标注者的混淆矩阵建模,通过变分自编码器拓展了任务特征的分布空间,并使用自适应信息融合机制动态调整扩展信息与原始信息的融合比例;利用变分自编码器的重构损失对众包回答进行降噪,以获取高质量的推断结果。