[发明专利]适用于模式识别的模型的优化方法、装置及终端设备有效
| 申请号： | 201610472755.0 | 申请日： | 2016-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN107545889B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 王细勇;蒋洪睿;曹华俊 | 申请（专利权）人： | 华为终端有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/10;G10L15/22;G10L15/30;G10L17/04 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 523808 广东省东莞市松山湖高新技术产业开*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种适用于模式识别的模型的优化方法、装置及终端设备，终端设备接收服务器下发的通用模型，该通用模型包含原始特征参数；通过该通用模型识别目标信息，并收集多个本地样本；当满足模型优化条件时，通过第一训练算法来对原始特征参数进行修正，以得出新特征参数；之后根据第二训练算法以及新特征参数，对通用模型进行优化，以获得优化后的通用模型。也即发明中，是由终端设备根据收集的本地样本，来对从服务器接收的通用模型进行进一步优化，以得到比较个性化的适用于模式识别的模型，从而既提升了用户体验，又解决了由服务器来对通用模型进行优化时，服务器计算量大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 模式识别 模型 优化 方法 装置 终端设备 | ||
【主权项】：
一种适用于模式识别的模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：终端设备接收服务器下发的通用模型，所述通用模型是由所述服务器根据至少一个终端设备上传的样本获得的，所述通用模型包含原始特征参数；通过所述通用模型识别目标信息，并收集多个本地样本；当满足模型优化条件时，根据所述多个本地样本、所述原始特征参数以及第一训练算法，获得新特征参数，其中，所述第一训练算法是根据本地样本对原始特征参数进行修正以得出新特征参数的机器学习算法；根据第二训练算法以及所述新特征参数，对所述通用模型进行优化，以获得优化后的通用模型。
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