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[发明专利]一种反洗钱模型的训练方法及装置-CN202011625865.9有效
发明人：徐紫绮;朱晓丹;王萌 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种反洗钱模型的训练方法及装置，涉及计算机技术领域，主要技术方案包括：获取源域样本集和目标域样本集，源域样本和目标域样本均为用于训练反洗钱模型的交易样本；对源域样本集和目标域样本集所涉及的特征进行分类，确定源域样本集和目标域样本集的共有特征集、源域样本集的特有特征集和目标域样本集的特有特征集；将源域样本集中的特征和目标域样本集中的特征，统一编码到源域样本集和目标域样本集的共有特征集、源域样本集的特有特征集以及目标域样本集的特有特征集三者并集对应的特征空间中；合并统一编码后的源域样本集和目标域样本集；基于合并后的样本集训练反洗钱模型。
一种洗钱模型训练方法装置

[发明专利]伪造样本检测模型的训练方法、伪造样本识别方法、装置、介质和设备-CN202110507606.4有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京瑞莱智慧科技有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了一种伪造样本检测模型的训练方法、伪造样本识别方法、装置、介质和设备，该训练方法包括：获取真实样本集和包括多种已知伪造类型的伪造样本的伪造样本集；重复执行以下步骤，直到预设条件：根据所述真实样本集，确定训练真实样本集和测试真实样本集；根据所述伪造样本集，确定元训练伪造样本集和元测试伪造样本集，所述元训练伪造样本集与所述元测试伪造样本集包括的伪造样本的伪造类型不同；采用所述训练真实样本集、元训练伪造样本集对所述伪造样本检测模型进行元训练，得到内层优化后的伪造样本检测模型；采用所述训练真实样本集、元测试伪造样本集对内层优化后的伪造样本检测模型进行元测试，得到外层优化后的伪造样本检测模型。
伪造样本检测模型训练方法识别装置介质设备

[发明专利]一种分类模型训练方法及计算机设备-CN202011637697.5在审
发明人：杨德杰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中，一种分类模型训练方法，从初始样本集合中挖掘出正样本集合，以及与正样本集合对应的候选样本集合，由于候选样本集合是基于正样本集合从初始样本集合中挖掘得到，因此候选样本集合中的样本是考虑了样本的全局分布得到，并且利用预先构建的生成式对抗网络，基于候选样本集合与正样本集合进行样本训练，输出的补充样本集合不具有特征偏性，再将基于补充样本集合与正样本集合得到的目标样本集合，用于对预设分类模型进行训练，由于目标训练样本集合中因正负样本均衡且无特征偏性
一种分类模型训练方法计算机设备

[发明专利]训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置-CN202110073852.3在审
发明人：朱军;任勇 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种训练样本集生成方法、深度生成模型的训练方法和装置。训练样本集生成时将原始样本集划分为多个随机性较弱的聚合样本集，并基于所述聚合样本集构建训练样本集。模型训练时采用所述训练样本集作为第一训练样本集；基于所述训练样本集和预设方式对所述深度生成模型进行迭代训练，直到达到预设条件，在每个迭代轮次中：从所述训练样本集中采样一个聚合训练样本集；基于所述聚合训练样本集中的每一个训练样本从所述深度生成模型采样生成对应的第三样本集；将所述聚合训练样本集和所述第三样本集的最大均值差异作为损失函数进行优化，以更新深度生成模型的参数。由此，在训练模型时，对样本集采取了先划分，后匹配的方法，模型生成效果更佳。
训练样本生成方法深度模型装置

[发明专利]伪标签标注方法、装置、电子设备、介质及程序产品-CN202211370977.3在审
发明人：郑楚涛;罗夏雨;张晓军;郑文琛 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了伪标签标注方法、装置、电子设备、介质及程序产品，所述伪标签标注方法包括：获取真实标签样本集，根据真实标签样本集构建的第一标签标注模型，将无标签样本集进行标注为初始伪标签样本集；将初始伪标签样本集切分为第一伪标签样本集和第二伪标签样本集；根据真实标签样本集和第一伪标签样本集共同构建的第二标签标注模型，对第二伪标签样本集重新进行标签标注，得到第三伪标签样本集；计算第二伪标签样本集和第三伪标签样本集中标注的伪标签之间的标签差异值；通过在第二伪标签样本集和第三伪标签样本集中剔除标签差异值大于预设标签差异阈值的样本，筛选目标伪标签样本集。
标签标注方法装置电子设备介质程序产品

[发明专利]预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210950841.3在审
发明人：谢国平 -专利权人：青牛智胜（深圳）科技有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测模型的训练方法，包括：获取第一训练样本集以及基于第一训练集训练得到的第一预测模型；获取待预测样本，采用第一预测模型对待预测样本进行预测，根据预测结果的预测概率将待预测样本划分为第一样本集和第二样本集；基于多个不同的第二预测模型对待预测样本进行预测，从而选取出第三样本集；合并第一样本集和第三样本集，合并后的样本与第一训练样本集的样本进行相似度计算，得到目标样本集；对目标样本集的各样本进行标注处理，得到第三训练样本集；对第二样本集进行机器标注处理，获得第二训练样本集；将第一训练样本集、第二训练样本集以及第三训练样本集进行合并，并对第一预测模型进行训练，得到目标预测模型。
预测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、欺诈交易识别方法、装置和计算机设备-CN202111486921.X在审
发明人：尚天顺;苏越;雷声渊;王蕊 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：所述方法包括：确定目标模型的原始训练样本集，根据原始训练样本集确定多数类样本集和少数类样本集；对多数类样本集进行样本划分，获得多个子样本集，对多个子样本集中每一子样本集进行聚类处理，获得每一子样本集对应的聚类样本；根据每一子样本集对应的聚类样本以及少数类样本集构建每一子样本集对应的平衡样本集，对每一子样本集对应的平衡样本集进行训练，获得目标模型。
模型训练方法欺诈交易识别装置计算机设备

[发明专利]一种任务划分方法、装置以及设备-CN202110111864.0在审
发明人：郑子木;谢达奇;李蕴哲;吴严 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种任务划分方法、装置以及设备，本申请中，任务划分装置可以根据任务的样本集合中各个数据项的类别数确定任务属性集合；之后，根据所述任务属性集合中至少一个任务属性对该任务的样本集合进行划分，生成多个子样本集合；从多个子样本集合中确定目标子样本集合以及候选子样本集合，将目标子样本集合与候选子样本集合合并，生成合并样本集合，候选子样本集合为多个子样本集合中对目标子样本集合对应的推理模型性能提升程度最大的子样本集合任务合并装置基于样本集合中的数据项确定任务属性集合，无须相关专家参与，在进行任务划分时，先初始划分，后将能够合并的子样本集合进行合并，保证任务划分的准确性。
一种任务划分方法装置以及设备

[发明专利]模型训练及投诉预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310225093.7在审
发明人：李利;朱琳;袁向阳 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中，该模型训练包括：确定训练样本集；训练样本集包括专线的负样本集和正样本集；负样本集中的负样本表征专线的投诉样本，正样本集中的正样本表征专线的非投诉样本；从正样本集中选取多个正样本，组成多个正样本子集；每个正样本子集中的样本数量与负样本集中的样本数量相同；基于负样本集和多个正样本子集训练预测模型；预测模型用于确定专线是否会被投诉。
模型训练投诉预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]训练模型的方法和装置及信息处理方法-CN202210209067.0在审
发明人：刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：根据本公开内容的一个实施例，该训练模型的方法包括：确定由总训练样本集的N个子样本集构成的子样本集序列；以及基于子样本集序列，分成N个阶段顺序迭代训练模型；其中，N个阶段中的第2阶段至第N阶段中的第y阶段的阶段训练样本集包括子样本集序列中的第y子样本集及第y子样本集之前的所有子样本集构成的前子样本集的降采样前子样本集；降采样前子样本集和前子样本集的覆盖候选类集相同；并且降采样前子样本集的各单个类样本量靠近或落入第y子样本集的单个类样本量分布区间
训练模型方法装置信息处理

[发明专利]计算机实现的机器学习模型训练方法-CN202211540738.8在审
发明人：陈凯;杜金栗;张誉;段伟民;陈鑫;李伯堂 -专利权人：腾云天宇科技（北京）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种计算机实现的机器学习模型训练方法，包括：从存储器中读取原始样本集合，原始样本集合包括正样本集合和负样本集合；对负样本集合中的负样本进行多次随机下采样，将每次随机下采样得到的目标数量的负样本作为一个采样集合，得到多个采样集合；删除负样本集合中除多个采样集合外的负样本，以释放原始样本集合中除多个负样本集合外的负样本所占用的存储空间；使用多个采样集合分别与正样本集合构成目标样本集合，得到与多个采样集合对应的多个目标样本集合；利用多个目标样本集合分别训练相应的多个机器学习模型，得到多个目标预测模型。
计算机实现机器学习模型训练方法

[发明专利]基于主成分分布函数的软件缺陷预测不平衡数据处理方法-CN201610596919.0有效
发明人：张德平;张晓风 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明对从软件数据集中获取的数据进行预处理得到原始样本集；采用PCA算法对原始样本集进行降维处理得到包含无缺陷样本集和有缺陷样本集的主成分数据集；对无缺陷样本集进行欠抽样，剔除无缺陷样本集的边界样本和噪声样本；对有缺陷样本集对应的主成分数据进行分布拟合得到新的有缺陷样本集；筛选新的有缺陷样本集得到新样本集；计算新样本集中各样本与原始样本集的欧式距离以剔除新样本集中的噪声样本。
基于成分分布函数软件缺陷预测不平衡数据处理方法

[发明专利]训练样本集的生成方法和存储介质-CN202310099497.6在审
发明人：黄殿文;张冲;马煜坤;阮成孝;倪崇嘉;叶家祺;马斌 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练样本集的生成方法和存储介质。其中，该方法包括：获取待处理的原始训练样本集，其中，原始训练样本集用于训练得到语音处理模型；对原始训练样本进行混合增强，得到第一目标训练样本集；对第一目标训练样本集和原始训练样本集进行对比学习，得到对比损失，其中，对比损失用于表征原始训练样本集相对于第一目标训练样本集的相似度；至少基于对比损失对第一目标训练样本集进行调整，得到第二目标训练样本集，其中，原始训练样本集相对于第二目标训练样本集的相似度大于相似度阈值，且第二目标训练样本集用于训练得到语音处理模型。本申请解决了无法有效处理训练样本集的技术问题。
训练样本生成方法存储介质

[发明专利]增益形状电路的按比例缩放-CN201680005352.3有效
发明人：文卡塔·萨伯拉曼亚姆·强卓·赛克哈尔·奇比亚姆;芬卡特拉曼·S·阿提 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-01-08 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G10L21/038 文献下载
摘要：一种操作装置的方法包含接收第一样本集合和第二样本集合。所述第一样本集合对应于第一音频帧的一部分，且所述第二样本集合对应于第二音频帧。所述方法进一步包含基于所述第一样本集合以及所述第二样本集合的第一子集产生目标样本集合，且至少部分地基于所述第二样本集合的第二子集产生参考样本集合。所述方法还包含按比例缩放所述目标样本集合以产生经按比例缩放的目标样本集合，且基于所述经按比例缩放的目标样本集合以及所述第二样本集合的一或多个样本产生第三样本集合。
增益形状电路按比例缩放

[发明专利]模型训练方法及装置-CN202310244801.1在审
发明人：陈子祺 -专利权人：北京银行股份有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取初始训练样本集，其中，初始训练样本集中包括多组初始训练样本，每组初始训练样本中包括：目标对象的银行个人信息；采用虚拟样本生成算法对初始训练样本集进行模拟，生成初始训练样本集的第一虚拟样本集，并将第一虚拟样本集添加至初始训练样本集中，得到目标训练样本集；基于预设的分类器对目标训练样本集进行划分，得到用于训练目标模型的正类样本集和负类样本集；通过正类样本集和负类样本集对目标模型进行训练，得到训练后的目标模型
模型训练方法装置

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