摘要
本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,公开了一种基于深度学习的皮肤舒缓功效评价方法及系统,其中,一种基于深度学习的皮肤舒缓功效评价方法包括:敏感性分层数据预处理,将皮肤按敏感度分为不同层级;层级化对比学习框架构建,从未标注数据中学习有效特征表示;递阶知识蒸馏流构建,实现从低敏感度到高敏感度的知识传递;稀疏标注强化学习,通过主动学习和半监督学习最大化利用有限标注数据;本发明解决了数据稀缺条件下个体化舒缓评价难题,实现了不同敏感度人群的精准评价,提高了评价准确性和数据利用效率,降低了标注成本,为皮肤护理产品研发和个性化护肤方案制定提供了可靠技术支持。
技术关键词
功效评价方法
皮肤舒缓
层级
敏感性特征
神经网络模型
半监督学习
生成皮肤图像
图像分析
标志物
蒸馏
指标
少量标注数据
分层
组合特征向量
皮肤护理产品
图像增强
基础分类器
融合器
交叉验证方法
系统为您推荐了相关专利信息
描述符
深度神经网络学习
聚酰亚胺薄膜
深度神经网络模型
深度神经网络结构
数据安全访问方法
安全策略执行
医院
计算机程序指令
智能物联网设备
异常检测方法
重构误差
神经网络模型
无监督学习
编码器
装配序列规划方法
分层遗传算法
零件
数学模型
产品装配序列