[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、设备和介质有效
| 申请号： | 201811645093.8 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109740738B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 申俊峰;周大军;张力柯;荆彦青 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种神经网络模型训练方法和装置，针对需要进行强化学习的学习对象，可以先通过人工获取学习对象根据用户操作产生的人工样本集，以及针对所述学习对象的神经网络模型在在该学习对象中自主学习得到的机器样本集。在训练该神经网络模型时，可以根据上述人工样本集和机器样本集作为训练依据，由于用于训练的训练样本集中包括了人工产生的人工样本，该人工样本相对于机器学习初期得到的机器样本来说质量更高，更具有推进该学习对象的完成进度的目的性，相对机器样本来说多为和学习对象的有意义交互，从而可以缩短训练前期的模型参数收敛时长，减少了训练神经网络模型的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取学习对象根据用户操作产生的人工样本集；获取针对所述学习对象的神经网络模型在所述学习对象中自主学习得到机器样本集；根据所述人工样本集和所述机器样本集训练所述神经网络模型。
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