[发明专利]一种训练方法、样本分类方法、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202310892144.1 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116935160A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 黄维然;郑凯鹏 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 王国祥 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种训练方法、样本分类方法、电子设备及介质，包括：获取训练数据，利用深度学习模型获取支持集和查询集中的数据样本的特征；利用支持集的数据样本的特征进行处理，获取支持集各类别数据样本的原型向量和原型向量的各通道之间的差值；利用查询集的数据样本的特征进行处理，获取查询集的数据样本的特征的各通道之间的差值；利用各类别原型向量的各通道之间的差值和查询集的数据样本的特征的各通道之间的差值，获取查询集的数据样本的特征和各类别原型向量之间的可微肯德尔相关系数；根据可微肯德尔相关系数计算损失函数；根据训练数据，利用损失函数对深度学习模型进行训练。此种训练方法能够获取更精良的深度学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 方法 样本 分类 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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