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公布日期
2020-03-24 公布专利
2020-03-20 公布专利
2020-03-17 公布专利
2020-03-13 公布专利
2020-03-10 公布专利
2020-03-06 公布专利
2020-03-03 公布专利
2020-02-28 公布专利
2020-02-25 公布专利
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分类模型训练方法和终端设备在审

申请号: CN201811509567.6 全文下载
申请日: 2018-12-11 公开/公告日: 2019-05-10
公开/公告号: CN109740634A 主分类号: G06K9/62
申请/专利权人: 中科恒运股份有限公司
发明/设计人: 王威;赵正旭;吴又奎
分类号: G06K9/62
搜索关键词: 训练模型 分类模型训练 终端设备 测试集 数据集 训练集 机器学习技术 适应性训练 分类问题 机器分类 局部优化 数据量 减小 预设 耗时 测试 评估 应用
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【摘要】:
发明适用于机器学习技术领域,提供了一种分类模型训练方法和终端设备,其中,所述的分类模型训练方法包括:获取预设的预训练模型和数据集;将数据集划分为训练集和测试集;根据训练集训练预训练模型;根据测试集测试训练后的预训练模型,并获取测试结果;根据测试结果对训练后的预训练模型进行评估。本发明实施例提供的分类模型训练方法和终端设备,由于预训练模型是已应用于其他分类问题的模型,相较于新建模型,对其进行适应性训练和局部优化所需的时间和数据量必然大幅减小,从而解决了现有技术对机器分类模型进行训练时耗时较长和训练所需数据过多的问题。
 
【主权项】:
1.一种分类模型训练方法,其特征在于,包括:获取预设的预训练模型和数据集;将所述数据集划分为训练集和测试集;根据所述训练集训练所述预训练模型;根据所述测试集测试训练后的所述预训练模型,并获取测试结果;根据所述测试结果对训练后的所述预训练模型进行评估。
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