[发明专利]分类器训练方法、装置、设备和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201710524158.2 | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN109214400A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 徐以华 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广和律师事务所 44298 | 代理人： | 章小燕 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分类器训练方法、装置、设备和计算机存储介质，该方法包括：确定分类器对应的用于计算梯度方向的目标函数，目标函数的参数为分类器的待确定的特征向量系数；从预设的训练样本集中抽取训练子集，并获取已代入目标函数中计算梯度方向的训练样本集中的其他子集；将训练子集和其他子集代入目标函数计算梯度方向；根据计算结果确定特征向量系数的值；根据特征向量系数的值，确定分类器。根据本发明，在抽取训练子集进行训练时，同时考虑当前抽取的样本子集和前一样本子集，根据向量的叠加原理，可以保持梯度是按照梯度下降的方向，一定程度上优化了对边缘样本的容错率，同时兼备了高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标函数 特征向量 训练子集 分类器 抽取 分类器训练 训练样本 样本子集 子集 计算机可读存储介质 计算机存储介质 目标函数计算 叠加原理 高效性 容错率 向量 预设 样本 优化 | ||
【主权项】：
1.一种分类器训练方法，其特征在于，所述分类器训练方法包括：确定分类器对应的用于计算梯度方向的目标函数，所述目标函数的参数为所述分类器的待确定的特征向量系数；从预设的训练样本集中抽取训练子集，并获取已代入所述目标函数中计算梯度方向的所述训练样本集中的其他子集；将所述训练子集和所述其他子集代入所述目标函数计算梯度方向；根据计算结果确定所述特征向量系数的值；根据所述特征向量系数的值，确定所述分类器。
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