[发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110975270.4 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN114332469A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘松涛;李蓝青 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京励诚知识产权代理有限公司 11647 | 代理人： | 赵爽 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一训练图数据和N组超参，第一训练图数据包括R个数据对，每个数据对由图网络中的一个中心节点的第一特征信息和中心节点的一个邻居图节点的第一特征信息组成；将第一训练图数据分别输入N组超参中每一组超参下的生成器中，以使生成器学习在给定中心节点的特征条件下中心节点的邻居节点的特征概率分布，得到N组超参中每一组超参下训练后的生成器；从N组超参下训练后的生成器中，确定出目标生成器，目标生成器用于生成第二抽样样本，第二抽样样本用于训练预设的图神经网络模型，解决了模型在训练时由于缺少样本而过拟合的问题，提升模型的鲁棒性和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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