[发明专利]一种自动更新深度学习模型的方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202010456082.6 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111612161A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 连桄雷;杨子扬;苏松剑 | 申请（专利权）人： | 罗普特科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 肖琨 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种自动更新深度学习模型的方法、装置及存储介质，该方法包括：服务器将训练后的初始第一深度学习模型部署到客户端中，采集用于用户的输入数据作为采集的实际样本，在服务器使用第二深度学习模型对实际样本进行机器标注得到标注后的实际样本；服务器使用第一数据集和标注后的实际样本对初始第一深度学习模型进行再训练后的第一深度学习模型更新初始第一深度学习模型。本发明通过在后端服务器部署多个强大算法模型进行真实应用环境中的数据采集并自动进行标注，然后使用标注后的数据集重新训练客户端比较简单的模型，并更新到前端设备当中，解决了人工标注样本速度慢导致无法及时更新客户端学习模型的技术问题，提高了用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动更新 深度 学习 模型 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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