[发明专利]多标签分类模型训练方法和设备在审
| 申请号： | 201910084518.0 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109886143A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 马永培;熊健皓;赵昕;和超;张大磊 | 申请（专利权）人： | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 | 代理人： | 苏雪雪 |
| 地址： | 200000 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多标签分类模型训练方法，包括：利用多标签分类模型对样本进行分类得到输出向量，所述输出向量用于表示各种具体类别，所述样本具有第一标签和第二标签，所述第一标签用于表示所述样本的各种具体类别，所述第二标签用于表示所述样本的各种合并类别，其中所述合并类别是根据部分所述具体类别确定的；对所述输出向量进行处理得到合并向量，所述合并向量用于表示至少一种合并类别；根据所述输出向量和所述第一标签确定第一损失值，以及根据所述合并向量和所述第二标签确定第二损失值；根据所述第一损失值和所述第二损失值确定第三损失值；向所述多标签分类模型反馈所述第三损失值以使其调整自身参数。 | ||
| 搜索关键词： | 标签分类 输出向量 合并 样本 标签 向量 标签确定 模型训练 方法和设备 类别确定 反馈 分类 | ||
【主权项】：
1.一种多标签分类模型训练方法，其特征在于，包括：利用多标签分类模型对样本进行分类得到输出向量，所述输出向量用于表示各种具体类别，所述样本具有第一标签和第二标签，所述第一标签用于表示所述样本的各种具体类别，所述第二标签用于表示所述样本的各种合并类别，其中所述合并类别是根据部分所述具体类别确定的；对所述输出向量进行处理得到合并向量，所述合并向量用于表示至少一种合并类别；根据所述输出向量和所述第一标签确定第一损失值，以及根据所述合并向量和所述第二标签确定第二损失值；根据所述第一损失值和所述第二损失值确定第三损失值；向所述多标签分类模型反馈所述第三损失值以使其调整自身参数。
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