摘要
本发明公开了一种基于ACGAN的RSVP脑电数据增强分类方法及系统,对原始数据进行处理生成训练所用的数据集,基于ACGAN网络构建生成器和判别器的模型结构,并分别训练生成器和判别器,使得生成器与判别器相互博弈提升,在训练时,分别计算生成器和判别器的损失,针对损失进行梯度下降,提高后期模型的分类效果,在两个模型训练完毕后,基于更新后的生成器和判别器的模型参数构建分类模型,基于数据集对分类模型进行训练,更新后的模型参数可以更利于分类模型的训练,通过规律性储存模型的方法,并分别使用每个模型进行数据增强,提高了模型训练的稳定性,避免模型崩溃,保证能获取更优的分类模型,提高后续模型分类的准确性。
技术关键词
构建分类模型
更新模型参数
样本
标签
数据分类方法
噪声
可读存储介质
分类系统
处理器
优化器
终端设备
网络
分段
存储器
计算机
模块
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