训练样本扩充方法、装置、电子设备及存储介质

一种训练样本扩充方法，所述方法包括：将数量少于预设数量阈值的目标疾病类型的样本确定为目标样本；将目标样本对应的疾病名称进行向量转换，获得名称向量；根据预先训练好的第一疾病分类模型，基于第一疾病分类模型的精度以及判别网络的梯度变化，对生成网络进行训练，获得训练好的生成模型；将名称向量输入至训练好的生成模型，获得生成样本数据集；若生成样本数据集中的多个生成样本可用于模型训练，将真实样本数据集和生成样本数据集确定为辅助诊断模型的第一训练样本数据集。本发明还提供一种训练样本扩充装置、电子设备以及存储介质。本发明能扩充训练样本的数量，提高辅助诊断模型的准确度。

《训练样本扩充方法、装置、电子设备及存储介质》是一发明专利，专利号为 202010136917X，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为朱昭苇;孙行智;胡岗，申请日期为2020-03-02，公开（公告）日期为2024-07-23，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/214 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：机器学习、数据增强、小样本学习 AI开发平台、数据增强工具、模型训练服务 数据增强、生成对抗网络、图像变换、合成数据 原始样本输入→增强变换→真实性判别→加入训练集 计算机视觉模型训练、语音识别模型训练 数据增广、GAN、几何变换、色彩抖动。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种训练样本扩充方法，所述方法包括：将数量少于预设数量阈值的目标疾病类型的样本确定为目标样本；将目标样本对应的疾病名称进行向量转换，获得名称向量；根据预先训练好的第一疾病分类模型，基于第一疾病分类模型的精度以及判别网络的梯度变化，对生成网络进行训练，获得训练好的生成模型；将名称向量输入至训练好的生成模型，获得生成样本数据集；若生成样本数据集中的多个生成样本可用于模型训练，将真实样本数据集和生成样本数据集确定为辅助诊断模型的第一训练样本数据集。本发明还提供一种训练样本扩充装置、电子设备以及存储介质。本发明能扩充训练样本的数量，提高辅助诊断模型的准确度。

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