[发明专利]一种分类模型的训练方法及其装置、计算机服务器有效
| 申请号： | 201810412797.4 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108664999B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王乃岩;樊峻崧 | 申请（专利权）人： | 北京图森智途科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 101300 北京市顺*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种分类模型的训练方法及其装置、计算机服务器，以解决现有技术通过半监督学习技术训练分类模型计算效率低、适用范围窄的技术问题。方法包括：构建初始分类模型，初始分类模型包含分类任务相同的至少一个单模态分类模型，每个单模态分类模型对应的模态数据训练集包含有标签训练数据和无标签训练数据；基于对齐每个单模态分类模型的模态数据训练集中的有标签训练数据和无标签训练数据的特征编码分布的方法，对初始分类模型进行训练以得到目标分类模型。本方案不仅能够提高分类模型训练的效率而且适用范围更广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 训练 方法 及其 装置 计算机 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，包括：构建初始分类模型，所述初始分类模型包含分类任务相同的至少一个单模态分类模型，其中每个单模态分类模型对应的模态数据训练集包含有标签训练数据和无标签训练数据；基于对齐每个单模态分类模型的模态数据训练集中的有标签训练数据和无标签训练数据的特征编码分布的方法，采用各单模态分类模型对应的模态训练数据集对所述初始分类模型进行训练以得到目标分类模型。
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