[发明专利]一种分类模型的损失值获取方法及装置

权利要求书

1.一种分类模型的损失值获取方法，其特征在于，所述方法包括：

将样本数据输入预设分类模型中，得到所述样本数据分别属于每一个预设分类的概率；

获取所述样本数据的标注分类；

根据所述标注分类获取所述样本数据分别与每一个预设分类之间的惩罚权重；

根据每一个惩罚权重和每一个概率获取所述预设分类模型的损失值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标注分类获取所述样本数据分别与每一个预设分类之间的惩罚权重，包括：

对于每一个预设分类，在已存储的分类对与惩罚权重之间的对应关系中，查找与由所述标注分类和所述预设分类组成的分类对相对应的惩罚权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一个惩罚权重和每一个概率获取所述预设分类模型的损失值，包括：

对于每一个预设分类，根据所述样本数据属于所述预设分类的概率获取所述样本数据与所述预设分类之间的交叉熵损失值，根据所述样本数据与所述预设分类之间的惩罚权重，以及所述交叉熵损失值获取所述预设分类对应的损失值；

根据每一个预设分类分别对应的损失值获取所述预设分类模型的损失值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据属于所述预设分类的概率获取所述样本数据与所述预设分类之间的交叉熵损失值，包括：

将所述样本数据属于所述预设分类的概率输入预设交叉熵损失函数，得到所述预设交叉熵损失函数输出的交叉熵损失值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据与所述预设分类之间的惩罚权重，以及所述交叉熵损失值获取所述预设分类对应的损失值，包括：

计算所述样本数据与所述预设分类之间的惩罚权重，与所述交叉熵损失值之间的乘积，得到所述预设分类对应的损失值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每一个预设分类分别对应的损失值获取所述预设分类模型的损失值，包括：

将每一个预设分类分别对应的损失值求和，得到损失总值；

计算预设分类的数量；

计算所述损失总值与所述数量之间的比值，得到所述预设分类模型的损失值。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述已存储的分类对与惩罚权重之间的对应关系，通过如下方式得到：

对于多个预设分类中的每两个预设分类，获取所述两个预设分类之间的距离，根据所述距离计算所述两个预设分类之间的惩罚权重，将由所述两个预设分类组成的分类对与计算得到的惩罚权重组成对应表项，并存储在已存储的分类对与惩罚权重之间的对应关系中。

8.一种分类模型的损失值获取装置，其特征在于，所述装置包括：

输入模块，用于将样本数据输入预设分类模型中，得到所述样本数据分别属于每一个预设分类的概率；

第一获取模块，用于获取所述样本数据的标注分类；

第二获取模块，用于根据所述标注分类获取所述样本数据分别与每一个预设分类之间的惩罚权重；

第三获取模块，用于根据每一个惩罚权重和每一个概率获取所述预设分类模型的损失值。

9.一种终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的分类模型的损失值获取程序，所述分类模型的损失值获取程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的分类模型的损失值获取方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有分类模型的损失值获取程序，所述分类模型的损失值获取程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的分类模型的损失值获取方法的步骤。