[发明专利]顾客属性预测方法、存储介质、系统及设备有效
| 申请号： | 201811535557.X | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109344920B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 袁德胜;游浩泉;洪灿佳;王作辉;姚磊;杨进参;余晓聪 | 申请（专利权）人： | 汇纳科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 201505 上海市金*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种顾客属性预测方法、存储介质、系统及设备，所述顾客属性预测方法包括：获取顾客图像；将所述顾客图像进行预处理；所述预处理包括：划分训练集、验证集和测试集；构建网络并进行随机初始化；输入所述顾客图像数据并用所述训练集训练网络；计算回传梯度后的模型参数；在所述测试集上选取最优模型。本发明解决了基于深度学习的顾客属性预测过程中不能高效高质量提取顾客图像属性从而导致不能高精准的预测顾客属性的问题。并创造性的结合了注意力机制来有效高质量提取顾客属性行为特征，从而更加高精准高质量的对顾客属性进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 顾客 属性 预测 方法 存储 介质 系统 设备 | ||
【主权项】：
1.一种顾客属性预测方法，其特征在于，所述顾客属性预测方法包括：获取顾客图像；将所述顾客图像进行预处理；所述预处理包括：划分训练集、验证集和测试集；构建网络并进行随机初始化；输入所述顾客图像数据并用所述训练集训练网络；计算回传梯度后的模型参数；在所述测试集上选取最优模型。
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