[发明专利]对象识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待训练的对象识别模型对应的训练样本集合，所述训练样本集合包括内容推送对象对应的训练样本以及参考对象对应的训练样本；

将所述训练样本集合中的训练样本分别输入到所述对象识别模型中的共享特征提取网络中进行特征提取，得到所述训练样本对应的样本提取特征；

确定所述样本提取特征对应的目标样本类型；

将目标样本类型为推送样本类型的样本提取特征输入到所述对象识别模型中的推送对象识别网络中进行识别，识别得到所述内容推送对象对应的推送对象内容转化度；

将目标样本类型为参考样本类型的样本提取特征输入到所述对象识别模型中的参考对象识别网络中进行识别，识别得到所述参考对象对应的参考对象内容转化度；

基于所述内容推送对象对应的推送对象内容转化度得到推送识别损失值，基于所述参考对象对应的参考对象内容转化度得到参考识别损失值；

基于所述推送识别损失值以及所述参考识别损失值对所述共享特征提取网络进行参数调整，基于调整后的共享特征提取网络得到已训练的对象识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述样本提取特征对应的目标样本类型包括：

获取所述样本提取特征对应的训练样本的样本标记值；

基于所述样本标记值确定所述样本提取特征对应的目标样本类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推送对象内容转化度用于表示所述内容推送对象针对推送内容的转化可能度，所述基于所述内容推送对象对应的推送对象内容转化度得到推送识别损失值包括：

将所述样本标记值与所述推送对象内容转化度进行乘积计算，得到所述内容推送对象对应的对象识别损失值；

对多个内容推送对象的对象识别损失值进行统计，得到推送识别损失值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述推送识别损失值以及所述参考识别损失值对所述共享特征提取网络进行参数调整，基于调整后的共享特征提取网络得到已训练的对象识别模型包括：

基于所述推送识别损失值对所述共享特征提取网络进行参数调整，得到推送识别损失值调整后的共享特征提取网络；

基于所述参考识别损失值对所述推送识别损失值调整后的共享特征提取网络进行参数调整，得到参考识别损失值以及推送识别损失值调整后的共享特征提取网络；

基于参考识别损失值以及推送识别损失值调整后的共享特征提取网络，得到已训练的对象识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述推送识别损失值对所述共享特征提取网络进行参数调整，得到推送识别损失值调整后的共享特征提取网络包括：

基于所述推送识别损失值确定所述推送对象识别网络对应的推送参数调整相关值；

基于所述推送参数调整相关值对所述推送对象识别网络进行参数调整，得到参数调整后的推送对象识别网络；

基于所述推送识别损失值以及第一损失值调整方向，确定所述共享特征提取网络对应的第一特征参数调整相关值；

基于所述第一特征参数调整相关值对所述共享特征提取网络进行参数调整，得到推送识别损失值调整后的共享特征提取网络。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考识别损失值对所述推送识别损失值调整后的共享特征提取网络进行参数调整，得到参考识别损失值以及推送识别损失值调整后的共享特征提取网络包括：

基于所述参考识别损失值确定所述参考对象识别网络对应的参考参数调整相关值；

基于所述参考参数调整相关值对所述参考对象识别网络进行参数调整，得到参数调整后的参考对象识别网络；

基于所述参考识别损失值以及第二损失值调整方向，确定所述推送识别损失值调整后的共享特征提取网络对应的第二特征参数调整相关值；

基于所述第二特征参数调整相关值对所述推送识别损失值调整后的共享特征提取网络进行参数调整，得到参考识别损失值以及推送识别损失值调整后的共享特征提取网络。