[发明专利]用于生成分类模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201910204092.8 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN109961032B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 李伟健;王长虎 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例公开了用于生成分类模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集合；从样本集合中选择样本；基于所选择的样本的类别信息确定所选择的样本是否为正样本；如果为正样本，利用第一损失函数来调整分类模型的参数；如果为负样本，利用第二损失函数来调整分类模型的参数。该实施方式可以有针对性地利用不同类型的样本视频对模型进行优化，从而有助于提高训练得到的分类模型对视频进行分类的准确性，减少对训练样本的需求量，提高模型训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 分类 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成分类模型的方法，包括：获取样本集合，其中，所述样本集合中的样本具有相应的类别信息，该类别信息用于表征该样本为正样本或负样本；从所述样本集合中选择样本；基于所选择的样本的类别信息确定所选择的样本是否为正样本；响应于确定所选择的样本为正样本，通过将所选择的样本作为所述分类模型的输入，并将所选择的样本的类别信息作为所述分类模型的期望输出，利用第一损失函数来调整所述分类模型的参数；响应于确定所选择的样本为负样本，通过将所选择的样本作为所述分类模型的输入，并将所选择的样本的类别信息作为所述分类模型的期望输出，利用第二损失函数来调整所述分类模型的参数。
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