[发明专利]一种模型训练方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202211076663.2 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115511074A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 李滨君 | 申请（专利权）人： | 深圳市优必选科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 刘永康 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请适用于机器学习技术领域，提供了模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取参与训练的模型、训练数据集和训练数据集对应的第一任务生效信息；根据目标训练数据集训练模型，得到目标训练数据集在任务上产生的损失；根据目标训练数据集对应的第一任务生效信息和目标训练数据集在任务上产生的损失，更新模型的参数；若未满足预设的当轮训练终止条件，重新选择在下一轮使用的目标训练数据集，迭代训练模型；若已满足预设的当轮训练终止条件但未满足预设的总训练终止条件，获取模型差异数据，根据人工标注后的模型差异数据，重新进行模型的训练。上述方法，能够有效避免冗余标注，降低数据标注成本，并提高多任务模式下的模型训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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