[发明专利]深度学习模型的训练方法、装置、可读介质和电子设备在审
| 申请号： | 202210110363.5 | 申请日： | 2022-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN116580258A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 楼燚航;白涛;许俊峰;方光祥 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海音科专利商标代理有限公司 31267 | 代理人： | 夏峰 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能领域，公开了一种深度学习模型的训练方法、装置、可读介质和电子设备。该方法通过具有标签的第一数据集和不具有标签的第二数据集，对第一模型进行训练，训练过程中，通过调整第一模型参数，得到损失函数满足预设条件的第二模型；该损失函数包括用于指示利用第一模型确定第一数据集中的样本数据的标签的不确定度的第一子损失函数、用于指示利用第一模型确定各样本数据的标签的不确定度的修正参数的第二子损失函数、用于指示属于同一标签的样本数据的数据特征的离散程度之和的第三子损失函数。如此，可以提高第二模型确定输入数据的推理结果的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 装置 可读 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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