[发明专利]分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202011637604.9 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112633407B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 杨傲楠 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳驿航知识产权代理事务所(普通合伙) 44605 | 代理人： | 杨伦 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区园山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种分类模型的训练方法，方法包括：获取不同类别的训练数据对分类模型进行训练，所述训练数据包括不同类别的样本及类别标签；在训练过程中，根据分类层参数计算各个类别的样本分布紧凑度；以及根据样本分类结果与类别标签，使用预设的损失函数计算对应样本的误差损失；在所述误差损失满足预设条件时，基于所述各个类别的样本分布紧凑度，对损失函数中的类别框参数进行更新，得到各个类别对应的动态损失函数；根据所述动态损失函数，对所述分类模型进行训练。可以提高分类模型的训练效率，并根据各个类别对应的动态损失函数，提高分类模型的分类识别精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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