“样本模型”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果901656个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]模型监控方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911172695.0在审
发明人：陈传栋;刘冰婉 -专利权人：太平金融科技服务（上海）有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请涉及一种模型监控方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收监控终端发送的待监控模型的模型标识和模型监控指标，所述模型监控指标为反映所述待监控模型的性能的指标；根据所述模型标识判定所述待监控模型的模型类型，并根据所述模型类型获取验证样本集，其中，所述验证样本集包含验证样本及所述验证样本的样本标签；将所述验证样本集按照预设周期输入所述待监控模型中，得到模型运行结果；比对所述模型运行结果和所述样本标签，得到与所述模型监控指标对应的指标监控值；根据所述指标监控值和预警阈值生成模型警示信息，并将所述模型警示信息发送给所述监控终端。采用本方法能够针对不同数据模型进行监控。
模型监控方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]模型训练与图像处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110198534.X在审
发明人：马东宇;朱烽;赵瑞 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开模型训练与图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中，上述方法可以包括，将若干训练样本输入模型，得到各训练样本对应的损失值；其中，上述训练样本包括多个样本类型的训练样本；根据上述损失值更新上述模型的模型参数，并基于上述损失值确定上述若干训练样本中至少部分训练样本所属的样本类型；将上述至少部分训练样本分别存储至与其所属的样本类型对应的样本集合中，以及基于上述样本集合包括的训练样本对上述模型进行训练。
模型训练图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]语言模型训练方法、文本预测方法以及装置-CN202211201583.5在审
发明人：李鹤 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F40/151 文献下载
摘要：本说明书实施例提供语言模型训练方法、文本预测方法以及装置，其中所述语言模型训练方法包括：获取第一样本集，其中，第一样本集包括多组样本文本对；利用引导模板，对各样本文本对分别进行格式转换，获得符合引导模板对应文本格式的多个转换样本文本；对各转换样本文本进行掩码处理，获得多个掩码样本文本；利用多个掩码样本文本，对掩码语言模型进行训练，获得预训练语言模型。通过利用引导模板对多组样本文本对统一进行格式转换，使得模型可以兼顾多种格式的样本文本对，提高模型的训练效率以及模型普适性，降低模型的维护成本。
语言模型训练方法文本预测以及装置

[发明专利]面向成员推理攻击的基于异常点检测的深度模型隐私保护方法-CN202110653336.8在审
发明人：陈晋音;上官文昌;吴长安;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向成员推理攻击的基于异常点检测的深度模型隐私保护方法，通过正则化方法缓解目标模型的过拟合程度，然后在该模型上找出容易受到成员推理攻击的异常样本，进而从目标模型的训练集中删除这些样本，最后重新训练目标模型为了确定容易受到成员推理攻击的样本，首先建立参考模型训练集，建立参考模型，用参考模型训练集训练参考模型，将待测样本输入参考模型，获取待测样本的特征向量，通过比较不同待测样本的特征向量的距离，计算待测样本的局部离群因子，局部离群因子大于1的样本为异常样本。
面向成员推理攻击基于异常检测深度模型隐私保护方法

[发明专利]测井解释基准模型构建方法、装置、设备及介质-CN202211442855.0有效
发明人：吕文君;康宇;李鲲 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请公开了测井解释基准模型构建方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取不同井位的测井样本数据和测井样本标签数据；基于原始样本映射模型，对所述测井样本数据进行样本映射，得到测井映射样本数据；基于所述测井映射样本数据和所述测井样本标签数据和目标损失函数，迭代训练领域共有预测模型和领域特有输出预测模型，其中，所述目标损失函数由领域共有模型损失函数和领域特有模型损失函数组成；将所述领域共有预测模型的领域共有输出权重矩阵和所述原始样本映射模型进行组合，得到测井解释基准模型本申请解决了现有技术中由于非地层因素使得原始测井数据的畸变和失真，从而导致测井解释模型准确度低的技术问题。
测井解释基准模型构建方法装置设备介质

[发明专利]车辆置换预测模型训练方法、预测方法、装置、介质和设备-CN202210695976.X在审
发明人：宫保伟;付振;王明月;张弦;韩鹏;李涵 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了车辆置换预测模型训练方法、预测方法、装置、介质和设备。所述方法包括：构建候选特征维度，并从候选特征维度中筛选有效特征维度；根据有效特征维度从候选特征样本中确定目标特征样本，并根据目标特征样本的样本标签数据，确定目标特征样本中正例特征样本和负例特征样本之间的比例，作为正负样本比值；若正负样本比值小于预设样本比值，则基于正例特征样本对目标特征样本的正负样本比值进行调整，得到模型训练样本；利用模型训练样本对车辆置换预测模型进行训练；其中，训练完成的车辆置换预测模型用于确定目标用户的车辆置换概率本申请能提高车辆置换预测模型的准确性，保证车辆置换预测的准确性，降低营销成本。
车辆置换预测模型训练方法装置介质设备

[发明专利]对话检测模型训练方法及装置-CN202211465242.9在审
发明人：阎覃;孙子钧;张天宇;赵薇;柳景明 -专利权人：北京猿力教育科技有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本说明书提供对话检测模型训练方法及装置，其中所述对话检测模型训练方法包括：对多个历史对话序列进行调整处理，获得历史对话样本，并基于所述历史对话样本对初始对话检测模型进行预训练，获得中间对话检测模型；将所述历史对话样本中包含关键词的对话样本作为正对话样本，并存储至正对话样本集合，以及在所述历史对话样本中筛选负对话样本，并存储至负对话样本集合；在所述负对话样本集合和所述正对话样本集合中提取待处理对话样本，并对所述待处理对话样本进行标注处理，获得标注对话样本；基于所述标注对话样本对所述中间对话检测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标对话检测模型。
对话检测模型训练方法装置

[发明专利]一种违规账号识别模型训练方法、装置及电子设备-CN202010619398.2有效
发明人：吴月升;王洋;郝新 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种违规账号识别模型训练方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：获取对抗样本数据集；基于对抗样本数据集对已训练的识别模型进行训练，得到目标识别模型；其中，对抗样本数据集包括N个对抗样本，N为正整数，每个对抗样本中包括样本账号、样本账号对应的拼音以及样本账号对应的标签，样本账号对应的标签用于指示样本账号为违规账号或为非违规账号。每个对抗样本中不但包括样本账号，而且还包括样本账号对应的拼音，利用该抗样本数据集对已训练的识别模型进行训练，使得模型也可以识别特定的对抗样本攻击，提高目标识别模型的准确性。
一种违规账号识别模型训练方法装置电子设备

[发明专利]基于后验概率的对抗样本检测方法、系统及存储介质-CN202111653725.7在审
发明人：李进;赖杰伟;霍艳童;陈虹桥;王显珉 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及基于后验概率的对抗样本检测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：S1、构建用于图像分类的分类模型；S2、构建用于对抗样本检测的判别模型；S3、将需要进行判别的图像样本放入分类模型中，获取图像样本对应的概率分布；S4、将图像样本对应的概率分布作为判别模型的输入放入判别模型中进行处理，获取对抗样本检测结果。本发明通过构建分类模型和判别模型，利用二分类模型对对抗样本与正常图像经过分类模型后的输出进行学习，挖掘二者之间差异来进行对抗样本检测，从而实现了有效的对抗样本检测方法。
基于概率对抗样本检测方法系统存储介质

[发明专利]模型训练的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110777357.0在审
发明人：戴兵 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习领域，尤其涉及模型训练领域。具体实现方案为：获取目标样本集；其中，目标样本集包括原始样本集中属于原始类别的部分样本对象，以及新增样本集中属于新增类别的样本对象；基于原始分类模型对应的原始信息，采用目标样本集对待训练的目标分类模型进行训练，得到训练完成的目标分类模型；其中，目标分类模型用于推理的各类别包括原始类别和新增类别；原始分类模型对应的原始信息包括：针对目标样本集中每个样本对象，利用原始分类模型进行分类时所得到的分类结果。通过本公开的方案，可以兼顾模型训练的效率与准确性。
模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]自动驾驶样本集的数据筛选方法和装置-CN202211364427.0在审
发明人：陈睐;石驰宇;周艳宗;李亚伟 -专利权人：清智汽车科技（苏州）有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种自动驾驶样本集的数据筛选方法和装置。其中，该方法包括：接收样本筛选请求，所述样本筛选请求用于请求筛选出能够提升模型组中第一模型的识别准确率的样本，所述模型组中的所述第一模型和第二模型用于执行相同的任务，所述第一模型部署在车载终端上运行，所述第二模型部署在服务器上运行；在确定待筛选的原始样本能够提升所述第一模型的识别准确率的情况下，将所述原始样本存入样本集合，所述样本集合用于训练所述第一模型。本申请解决了样本筛选的效率较低的技术问题。
自动驾驶样本数据筛选方法装置

[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]命令词识别模型的模型训练装置、命令词识别装置及方法-CN202310201260.4在审
发明人：佘积洪;朱福国;徐友聚 -专利权人：北京奕斯伟计算技术股份有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请提供一种命令词识别模型的模型训练装置、命令词识别装置及方法，涉及语音识别技术领域，该模型训练装置包括：样本获取模块，用于获取带标签的语音命令词样本集，该样本集包括第一语音样本数据，该样本数据包括正样本语音帧和负样本语音帧；模型训练模块，用于基于该样本集训练初始训练模型，得到命令词识别模型；在训练过程中，基于该样本数据中所有负样本语音帧和一帧目标正样本语音帧计算损失；目标正样本语音帧是该样本数据中所有正样本语音帧中目标概率对应的正样本语音帧；目标概率为该样本数据中的所有正样本语音帧分别属于多个不同语音命令词的概率中的最大概率。本申请可提升命令词识别模型的精度，从而提升语音命令词的识别精度。
命令识别模型训练装置方法

[发明专利]一种非相参雷达图像的背景模型实时更新方法-CN201410017422.X在审
发明人：陈唯实;李敬 -专利权人：中国民航科学技术研究院
申请日： 2014-01-15 - 公布日： 2014-05-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非相参雷达图像的背景模型实时更新方法，用于低空空域安全监视。本发明方法针对雷达图像中的每个像素建立背景模型样本集合，在背景模型更新过程中，将当前帧图像中的每个像素的值与当前背景模型的像素的背景模型样本集合进行比较，若该像素值属于背景模型的样本，则以该像素值随机替换当前背景模型中的某个样本同时，以该像素值随机更新某个邻域像素的背景模型样本集合。背景模型的更新周期也采用随机设定的方式。本发明方法在保持背景模型样本数量不变的情况下，延长了每个样本在背景模型集合中存留的时间，拓宽了背景模型样本的时间覆盖范围。
一种非相参雷达图像背景模型实时更新方法

[发明专利]一种基于法律问题应答模型的分布式处理方法及装置-CN202310588927.0在审
发明人：洪治纲 -专利权人：上海富问信息科技有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于法律问题应答模型的分布式处理方法及装置，该方法包括：获取模型节点信息集合和初始样本集信息；模型节点信息包括初始节点模型、节点资源信息和节点历史训练信息；节点资源信息表征法律问题应答模型所在设备节点的硬件可用资源情况；对模型节点信息集合和初始样本信息进行分配处理，得到目标样本集信息集合；目标样本集信息集合包括若干个目标样本集信息；目标样本集信息包括至少一个目标样本集；利用目标样本集信息集合对模型节点信息集合中的法律问题应答模型进行训练和参数融合处理，得到目标法律问题应答模型。可见，本发明有利于利用分布式存储的模型分别进行模型训练，提高模型更新速度，进而提升资源利用效率。
一种基于法律问题应答模型分布式处理方法装置