[发明专利]一种信息推荐模型的训练方法、装置及设备

摘要

本申请实施例公开了一种信息推荐模型的训练方法、装置和设备，将至少两条样本数据输入信息推荐模型，得到第一、第二特征数据。根据同一样本数据的第一特征数据与第二特征数据之间的差距，以及不同样本数据的第一特征数据之间的差距或第二特征数据之间的差距，计算损失值。利用损失值调整信息推荐模型的模型参数。达到停止条件时，获得信息推荐模型的初始化模型参数。利用训练数据在初始化模型参数的基础上调整信息推荐模型的模型参数，最终获取训练完成的信息推荐模型。在不平衡的样本数据中进行自监督预训练，获取与标签无关的初始化模型参数，其使得在模型训练时，信息推荐模型对训练数据的特征表示更泛化，提高了信息推荐模型的准确性。