[发明专利]基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202210847262.6 | 申请日： | 2022-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN115358288A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 黄于晏;陈畅新 | 申请（专利权）人： | 有米科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06F16/35;G10L15/08;G06V10/82;G06V10/74;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 江银会 |
| 地址： | 510006 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置，该方法包括：确定用于训练模型的目标模态的训练数据和对应的数据标签；将所述训练数据输入训练到收敛的数据分类模型，得到所述训练数据对应的训练数据特征；将所述数据标签输入至训练好的标签分类模型，得到所述数据标签对应的标签特征；将所述训练数据和所述数据标签输入至所述数据分类模型进行训练，在训练中根据目标损失函数值对所述数据分类模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述数据分类模型；所述目标损失函数值包括有所述训练数据特征和所述标签特征之间的特征差异度。可见，本发明能够使得模型的特征提取更具标签区分度，进而使得模型的预测效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标签 约束 多模态 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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