[发明专利]分类模型的训练方法、预测方法及装置在审
| 申请号： | 201910876117.9 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110751177A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 蒋亮;梁忠平;温祖杰;张家兴 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11415 北京博思佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 周嗣勇 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本公开提供了一种分类模型的训练方法、预测方法及装置。其中，训练方法包括：针对训练样本集循环执行下述过程，直到满足循环结束条件：使用当前分类模型来得到训练样本集中的各个训练样本的预测值，基于各个训练样本的分类标签掩码以及对应的预测值，确定各个训练样本的分类标签预测结果；在循环结束条件未被满足时，根据各个训练样本的分类标签预测结果和训练样本的真实分类标签调整当前分类模型的模型参数，以得到调整后的分类模型，调整后的分类模型作为下一循环过程的当前分类模型。利用该方法，在训练阶段是基于各训练样本的分类标签掩码，与基于分类标签掩码的预测阶段保持了一致性，提高了分类模型的预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 分类模型 训练样本 分类标签 预测 掩码 循环结束条件 预测结果 训练样本集 模型参数 循环过程 循环执行 训练阶段 真实分类 标签 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练分类模型的方法，包括：/n针对训练样本集循环执行下述过程，直到满足循环结束条件：/n使用当前分类模型来得到训练样本集中的各个训练样本的预测值，所述预测值是该训练样本针对分类模型的分类标签集中的各个分类标签的预测概率；/n基于各个训练样本的分类标签掩码以及对应的预测值，确定各个训练样本的分类标签预测结果；/n在所述循环结束条件未被满足时，根据各个训练样本的分类标签预测结果和所述训练样本的真实分类标签调整所述当前分类模型的模型参数，以得到调整后的分类模型，其中，所述调整后的分类模型作为下一循环过程的当前分类模型，/n其中，各个训练样本的分类标签掩码是基于该训练样本的样本信息确定的。/n
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