[发明专利]元学习方法和装置、初始化方法、计算设备和存储介质在审
| 申请号： | 201911119332.0 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN110852447A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 柳玉豹;蓝利君;李超 | 申请（专利权）人： | 腾讯云计算（北京）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 孙之刚;闫小龙 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及风险预测模型的元学习方法和装置、初始化方法、计算设备和计算机可读存储介质。元学习方法包括：生成包括多个训练任务的训练任务集，其中多个训练任务被提供有各自不同的类别预测器；初始化元学习器、特征提取器和任务判别器的网络权重，其中所述类别预测器、元学习器、特征提取器和任务判别器为人工神经网络，类别预测器具有与元学习器相同的网络结构；将训练任务集中的训练任务划分为多个批次，并在每批次基础上更新元学习器、特征提取器和所述任务判别器的网络权重，其中更新是根据类别预测损失和任务判别损失进行的。该方法可以提高元学习器的泛化能力，从而在金融风控场景中的小样本训练中快速得到较优的风险预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 学习方法 装置 初始化 方法 计算 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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