[发明专利]一种基于跨域设备的模型训练方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202310232993.4 | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN115953651B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 李仁刚;赵雅倩;郭振华;邱志勇 | 申请（专利权）人： | 浪潮电子信息产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 史翠 |
| 地址： | 250000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于跨域设备的模型训练方法、装置、设备及介质，涉及深度学习领域。该方法中，当属性信息与预测属性信息之间的差值时大于第一阈值，更新模型并使用更新后的模型再次对目标对象进行识别，当两者之间的差值小于或等于第一阈值，完成对模型的训练。在模型训练过程中，将第一费歇耳信息矩阵拆分为第二费歇耳矩阵，求解各第二费歇耳矩阵的逆矩阵，并进行迭代；在相邻两次迭代的改变量小于第二阈值时利用上一次迭代的第二费歇耳信息矩阵的第二逆矩阵作为当前次迭代的第二费歇耳信息矩阵的逆矩阵。可见，减小了迭代过程中的计算量以及费歇耳信息矩阵更新频率，较准确、高效地对目标对象进行识别；此外，避免了模型转存造成的资源浪费。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 设备 模型 训练 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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