[发明专利]一种分类模型训练方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202310095677.7 | 申请日： | 2023-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN115795355B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 王博;张钰;李兵;胡卫明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;人民中科(济南)智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06F18/22 |
| 代理公司： | 北京墨丘知识产权代理事务所(普通合伙) 11878 | 代理人： | 魏梳芳 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种分类模型训练方法、装置及设备。本发明实施例涉及的分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取待训练样本集进行特征提取，得到第一特征向量，计算得到原型特征向量；调用预设的损失调节器针对待训练的分类模型对应的损失函数进行参数调整，得到目标分类模型。这样，可以在模型训练过程中，基于当前学习结果及时施加相应的策略调整，提高了分类模型在小样本学习环境中训练的准确性，进而提高了训练后模型进行分类作业的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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