[发明专利]一种多模态特征提取网络的预训练方法及装置在审
| 申请号： | 202210974121.0 | 申请日： | 2022-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN115293348A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 曹蒙;杨田雨;翁俊武;张粲;王珏 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F16/332;G06F16/732;G06F16/78;G06F16/783 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 李迪 |
| 地址： | 518044 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及数据处理技术领域，可应用于车载场景，尤其涉及一种多模态特征提取网络的预训练方法及装置，该方法为：在基于一批训练样本进行的一轮训练过程中，基于所述多模态特征提取网络提供的多种候选模态，分别对每个训练样本进行特征提取，获得相应候选模态的候选模态特征，并基于所述目标模态对应的局部映射子特征之间的时序关系，生成重构特征一个重构特征，以及基于目标模态的重构特征的目标模态特征与各个其他候选模态特征的相似性关系计算的损失值，调整网络参数。这样，不仅能够训练多模态特征提取网络提取更具时间敏感性的特征，还能够训练提取出不同模态的深层次特征，并能够提高训练后的多模态特征提取网络在下游任务中的适配性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 特征 提取 网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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