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[发明专利]中文古籍字符识别、组段与版面重建方法、介质和设备-CN202110311673.9有效
发明人：薛洋;李智豪 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明公开了中文古籍字符识别、组段与版面重建方法、介质和设备，首先获取已标注字符边界框和字符类别的中文古籍文档图像，作为原始训练样本；同时获取原始训练样本的标注文件；随机选取多个原始训练样本，进行处理后得到新的训练样本：通过在线随机裁剪的方式对原始训练样本和新训练样本进行处理，得到训练样本集；通过训练样本集中的训练样本训练字符级检测分类模型；针对要识别字符的中文古籍文档图像，将其输入到字符级检测分类模型，得到中文古籍文档图像各字符的预测边界框和预测类别
中文古籍字符识别版面重建方法介质设备

[发明专利]一种核身推荐模型训练方法及装置-CN202210011293.8在审
发明人：王宁涛;吕乐;周璟;傅幸;范东云;杨阳 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种核身推荐模型训练方法及装置。所述方法包括：获取训练样本集合；所述训练样本集合包括不同业务场景中标注有核身产品推荐标签的训练样本；根据所述训练样本集合，预训练所述表征模型；预训练后的表征模型用于将输入的样本特征映射到第一向量空间中，针对相同推荐标签的样本减小第一向量空间映射结果之间的距离；获取任一业务场景中的若干训练样本，将所获取的训练样本输入所述预训练后的表征模型得到第一向量空间映射结果，根据所获取训练样本的第一向量空间映射结果和核身产品推荐标签，训练该业务场景对应的预测模型。
一种推荐模型训练方法装置

[发明专利]信息处理方法和信息处理装置-CN201810662632.2有效
发明人：张梦;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：根据本公开的信息处理方法使用多个训练样本对分类模型进行训练，并且包括如下步骤：基于多个训练样本中的典型样本来调整多个训练样本的特征向量在特征空间中的分布；以及使用经调整的多个训练样本的特征向量对分类模型进行训练通过根据本公开的技术，可以通过在训练之前对训练样本进行预先调整，使得能够在训练过程中减小属于同一类别的训练样本之间的区分性并且增加属于不同类别的训练样本之间的区分性。经过这样训练的分类模型能够对在极端条件下取得的样本进行准确的分类。
信息处理方法装置

[发明专利]建立分类模型的方法和装置-CN202210191386.3有效
发明人：林昊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：其中方法包括：首先获取待分类数据样本，并获取所述待分类数据样本对应的分类标签样本；然后将待分类数据样本及其对应的分类标签样本作为训练样本以构建训练集和回测集，所述训练集和所述回测集均包含多个训练样本；利用所述训练集训练分类模型；从所述回测集中选择对训练得到的分类模型产生满足预设要求的效果增益的训练样本；再获取对选择的训练样本中的待分类数据样本进行人工标注之后得到的分类标签样本，将所选择的训练样本中的待分类数据样本及其人工标注的分类标签样本构成新的训练样本加入所述训练集，转至利用所述训练集训练分类模型的步骤，直至达到预设的结束条件。
建立分类模型方法装置

[发明专利]难度自适应学习方法、系统、电子设备以及存储介质-CN202210152509.2在审
发明人：朱文武;王鑫;张子威;张泽阳 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种难度自适应学习方法、系统、电子设备以及存储介质，属于模型训练的技术领域。所述方法包括将训练样本集输入预设模型进行多次训练，多次训练包括：根据预设模型对训练样本集的本次训练结果，通过难度评估器确定本次训练样本集的难度值；根据本次训练样本集的难度值，通过难度调整器调整预设模型下一次对训练样本集训练时的训练权重；在预设模型针对训练样本集的多次训练达到标定训练状态时，通过难度自适应生成器生成难度值增加的新样本集，新样本集作为训练样本集输入预设模型进行多次训练；在预设模型达到预设的停止训练状态时，停止对预设模型的训练
难度自适应学习方法系统电子设备以及存储介质

[发明专利]轻量级神经网络的训练方法、分类方法及识别方法-CN202110905572.4在审
发明人：刘毅;王文浩;张兆煜;边昳;鲁华祥 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级神经网络的训练方法、图像分类方法和图像识别方法。训练方法包括：获取初始训练样本数据集，其中，初始训练样本数据集中的初始训练样本包括初始图像数据；对初始训练样本进行预处理，生成训练样本数据集，其中，训练样本数据集中的训练样本包括图像数据以及与图像数据对应的标签信息；构建待训练的轻量级神经网络，其中，待训练的轻量级神经网络包括激活层，激活层由激活卷积层和激活批量归一化层依次级联构建得到，激活层适用于捕获图像数据的多个像素之间的关联关系；以及利用训练样本数据集训练待训练的轻量级神经网络，得到训练完成的轻量级神经网络。
轻量级神经网络训练方法分类识别

[发明专利]基于鉴别线性表示的模式分类方法-CN201310060437.X有效
发明人：刘茜;王丽娜;马杰良 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2013-02-26 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明将训练样本集按照样本类别划分为子训练样本集，计算测试样本在各子训练样本集内的线性表示系数，然后计算测试样本在每一个子训练样本集内的重构误差，当测试样本在某类子训练样本集内的重构误差最小时，将测试样本归为这一类本发明确定测试样本在每一类子训练样本集中的线性表示系数，通过减少训练样本数目，降低了计算难度；在提高识别率的同时缩减了计算时间。
基于鉴别线性表示模式分类方法

[发明专利]对推荐模型的训练样本进行样本域转换的方法及装置-CN202010205866.1有效
发明人：王冠楠 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种用于对训练样本进行样本域转换的方法及装置，在该方法中，获取第一样本域下的第一训练样本和第二样本域下的第二训练样本，使用第一样本迁移转换过程将第二训练样本迁移转换成第三训练样本，其中，第一样本迁移转换过程是使用机器学习方法来在第一约束条件下实现的。在满足第一约束条件时将第三训练样本确定为第一样本域下的训练样本。
推荐模型训练样本进行转换方法装置

[发明专利]文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置-CN202011640609.7在审
发明人：刘畅;李长亮;郭馨泽 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置，其中所述文本分类模型训练方法包括：基于初始关键词和初始语料构建训练样本集；从所述训练样本集中抽取第一训练样本集和第二训练样本集，其中第一训练样本集包括所述x种类别中的m种类别的第一样本数据集，所述第二训练样本集中包括所述m种类别不同的所述第一样本数据集的第二样本数据集，mx；利用所述第一训练样本训练获得类别识别模型；利用所述第二训练样本对所述类别识别模型进行验证本申请提供的文本分类模型训练方法，只需少量准确的标注数据即可训练文本分类模型。
文本分类模型训练方法装置

[发明专利]文档分类模型的训练方法、文档分类方法、装置及设备-CN202010215642.9在审
发明人：汪硕芃;毛晓曦;范长杰;张聪;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供一种文档分类模型的训练方法、文档分类方法、装置及设备，涉及文档分类技术领域。其中，该训练方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个样本文档；若存在目标文档类别对应的样本文档数量不满足预设分布条件，根据预设重构算法对训练样本集中的目标文档类别对应的样本文档进行重构，获取重构后的样本文档；采用重构后的样本文档增强训练样本集，获取满足预设分布条件的重构训练样本集，由于重构训练样本集中各文档类别下的样本文档分布更为均匀，进而根据重构训练样本集，训练获取文档分类模型时，文档分类模型可以学习到更多的目标文档类别对应的样本文档的特征
文档分类模型训练方法装置设备

[发明专利]一种筛选目标样本的方法、装置、设备及存储介质-CN202110545898.0有效
发明人：唐雯;陈宽;王少康 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种筛选目标样本的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：利用历史医学图像，对初始筛选模型进行训练，得到训练好的样本筛选模型；针对待筛选的每一个训练样本，将该训练样本输入样本筛选模型中，分别得到四个解码器的解码结果；基于四个解码器的解码结果，计算该训练样本对应的模型识别难度值；利用每一训练样本对应的模型识别难度值，从所有的训练样本中，筛选出模型识别难度值高于预先设置的难度阈值的训练样本作为目标样本。通过上述方式，本申请可以从无标记的医学图像样本中，筛选出病灶分割模型最难识别的目标样本，将筛选出的目标样本作为需要标记的训练样本，从而提高对病灶分割模型的训练准确度。
一种筛选目标样本方法装置设备存储介质

[发明专利]遥感影像训练样本的自动选择方法-CN202211021515.0在审
发明人：鲁锦涛;李洁;邹圣兵 -专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感影像训练样本的自动选择方法，该方法涉及遥感技术领域，所述方法包括：首先获取初始训练样本和目标域训练样本，然后构建样本选择框架，包括筛选策略、迁移学习算法、模型评估和筛选准则，通过样本选择框架对初始训练样本进行迭代迁移和筛选，得到多组最优迁移训练样本。本方法能够在少量标注当前训练样本的情况下，得到大量的训练样本数据，充分利用了前期影像的先验信息和知识，减少了人力物力的投入，并能较好的完成当前的遥感影像的分类任务。
遥感影像训练样本自动选择方法

[发明专利]模型训练方法、装置、设备以及计算机可读介质-CN202310203038.8在审
发明人：许光辉;杜倩云;沙晶 -专利权人：科大讯飞华南人工智能研究院（广州）有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备以及计算机可读介质，该方法通过将训练集中的多个训练样本、以及每一个训练样本对应的伪样本分别输入到初始模型中，得到并输出每一个训练样本的第一隐层特征向量、以及每一个伪样本的第二隐层特征向量；针对每一个训练样本，将训练样本的目标隐层特征向量从训练样本的第一隐层特征向量中移除，得到训练样本的无偏特征向量；将训练样本的无偏特征向量输入到初始模型中，得到并输出训练样本的第二预测标签；根据初始模型的总损失值对初始模型的参数进行调整由于无偏特征向量中不含有伪样本的虚假特征，因此使用无偏特征向量去训练出的目标模型，不会具有因数据偏向而导致的捷径问题。
模型训练方法装置设备以及计算机可读介质

[发明专利]图像分割方法、模型训练方法、相关装置及电子设备-CN202111150422.3在审
发明人：佟兴宇 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分割方法、模型训练方法、相关装置及电子设备。该方法包括：获取L个第一遥感图像；基于目标模型对L个第一遥感图像进行图像分割，得到目标地块分割结果；目标模型基于N个第一目标训练样本集对应的N个第二目标训练样本集和训练样本集进行训练得到，训练样本集包括M个遥感图像样本，一个第二目标训练样本集基于一个第一目标训练样本集对应的目标类别对第一目标训练样本集的遥感图像样本进行前景标注得到，N个第一目标训练样本集基于训练样本集对应的N个目标类别对M个遥感图像样本进行划分得到，目标类别的图像内容在M个遥感图像样本的占比小于预设阈值。
图像分割方法模型训练相关装置电子设备

[发明专利]一种分类模型构建方法及装置-CN201910138844.5在审
发明人：杨晓庆;李奘;谢君;卓呈祥;叶杰平 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种分类模型构建方法及装置，涉及计算机技术领域，本申请实施例提供的分类模型构建方法，基于初始分类模型对每个训练样本的分类结果信息和每个训练样本的分类标记，将部分具有预定分类标记的训练样本的分类标记修订为目标分类标记；并基于多个训练样本和多个训练样本中每个训练样本的分类标记，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型。上述技术方案在模型训练的过程中，会将数量较多的类型的训练样本标记为数据量较少的训练样本的分类标记，利用分类标记修订后的训练样本训练得到的分类模型的准确度和稳定性均得到了有效提升，即利用训练得到的分类模型能够提升数量较少的类型的数据的检出率以及数据分类的稳定性
一种分类模型构建方法装置