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[发明专利]对话生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310469117.3在审
发明人：刘佳瑞;王世朋;姚海申;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种对话生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及人工智能及智慧医疗技术领域。其中方法包括：获取对话生成模型的训练数据集，其中，训练数据集包括多个预设有场景标签的训练样本，场景标签用于标注训练样本适用的场景；基于场景标签将训练样本划分为多个批次组，其中，每个批次组包含属于同一场景的预设数量的训练样本；对多个批次组进行随机排序，生成用于训练对话生成模型的目标训练数据集；根据目标训练数据集，对预设的神经网络模型进行训练，得到对话生成模型。上述方法能够从历史的对话样本中，生成按照适用场景随机排序的批次组，并基于该训练数据集对对话生成模型进行训练，提升模型的性能。
对话生成模型训练方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]基于机器学习的碳排放量预测模型的训练方法及装置-CN202310869695.6在审
发明人：宫玉柱;李勉允;刘川;涂磊;常苏;周泉;李维虎;牛常宁;刘鑫源 -专利权人：华能山东发电有限公司众泰电厂
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及碳排放量预测技术领域，提供了基于机器学习的碳排放量预测模型的训练方法及装置，该方法在获取各企业与碳排放量相关的初始企业训练样本和相应标签数据的多个初始训练集；针对任一初始训练集，基于初始训练集中的各少数类初始样本，以及各少数类初始样本分别与各多数类初始样本间的欧氏距离，获取当前训练集；基于预设的图卷积网络，对当前训练集中的各企业训练样本进行特征提取，得到当前训练集对应的图特征向量；采用预设的损失函数，将不同当前训练集对应的图特征向量输入待训练的多层神经网络分类器进行训练，得到训练完成的多任务预测模型。
基于机器学习排放量预测模型训练方法装置

[发明专利]一种基于SVM的散货船舶设备状态检测方法-CN201910925709.5有效
发明人：刘东航;何晓;孟浩;段懿洋 -专利权人：中国船舶工业系统工程研究院
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SVM的散货船舶设备状态检测方法，该方法包括：S1，获取散货船舶设备状态总训练数据集，随机选取初始量的训练数据样本；S2，采用所述训练数据样本训练SVM模型得到粗糙的分离平面，找出并去除不是支持向量的训练数据样本，根据训练后SVM模型预测剩余训练数据样本量，依据边界数据决策函数值确定训练数据样本的去除或保留，以重建训练数据集；S3，从所述重建训练数据集增量选取船舶设备状态训练数据样本，转至步骤S2，逐步训练SVM模型筛选出支持向量直至最终重建训练数据样本；S4，对最终重建训练数据样本进行全局SVM训练得到分类超平面，并根据分类超平面得到船舶设备状态检测结果。本发明解决了SVM训练过程耗时长，占用内存大的问题。
一种基于 svm 散货船舶设备状态检测方法

[发明专利]一种基于对比学习的two-stage滑坡图谱特征智能识别方法-CN202211164994.1在审
发明人：于峻川;陈扬洋;马燕妮;吴琼;葛大庆;郭兆成;王珊珊;杨昭颖 -专利权人：中国自然资源航空物探遥感中心
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的two‑stage滑坡图谱特征智能识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取多个针对于滑坡体的原始数据；根据多个原始数据，确定第一样本训练集和第二样本训练集，第一样本训练集中包含多个第一样本训练数据，每个第一样本训练数据包含滑坡体，第二样本训练集中包含多个第二样本训练数据，每个第二样本训练数据包含与滑坡体形态相似，但不属于滑坡体的数据；将第一样本训练集输入二阶滑坡智能识别模型的对比学习模型中，通过训练对比学习模型，得到目标编码器参数；将第二样本训练集输入二阶滑坡智能识别模型的语义分割模型中，根据目标编码器参数和第二样本训练集训练语义分割模型，得到目标滑坡智能识别模型。
一种基于对比学习 two stage 滑坡图谱特征智能识别方法

[发明专利]采样优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111269562.2在审
发明人：李楚鸣;刘宇;王晓刚 -专利权人：上海商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种采样优化方法、装置、设备及存储介质，该采样优化方法包括：获取训练样本数据集，所述训练样本数据集包括具有标签的图像样本；对所述训练样本数据集进行初始采样，基于采样结果对目标模型进行训练，得到预训练的目标模型，并基于所述预训练的目标模型确定每个图像样本的特征；基于所述每个图像样本的特征构建概率函数；基于所述概率函数以及所述预训练的目标模型，确定所述每个图像样本的目标采样概率。本申请实施例，可以对不同场景的目标模型的训练样本的采样概率进行优化，进而可以提升模型的训练效率及模型性能。
采样优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于加权的旋转森林高光谱图像分类方法-CN202011207564.4在审
发明人：冯伟;董淑仙;全英汇;钟娴;童莹萍 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：方案是：高光谱图像样本分为训练和测试集；初始化训练集样本权值，与训练集对应样本相乘得到加权后训练集；训练决策树基分类器并获得加权后训练集分类结果；建立基于加权的旋转森林模型；将测试集放入基于加权的旋转森林模型，得到高光谱图像样本最终分类结果。本发明通过设计动态加权函数挖掘含有重要信息样本，并将已生成决策树基分类器对加权后训练集分类结果带入当前要训练决策树基分类器中，本发明提高了分类精度和模型集成性能，可用于高光谱图像的土地分类。
基于加权旋转森林光谱图像分类方法

[发明专利]账户风险模型的训练方法和风险用户群体的确定方法-CN202111534628.6在审
发明人：曹世鸿;肖和兵 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本申请提供一种账户风险模型的训练方法和风险用户群体的确定方法，该账户风险模型的训练方法包括：通过根据多个样本用户账号的交易数据，生成至少一个样本连通图，针对任一样本连通图，根据预设交易数额和样本连通图中的每个路径对应的交易数额，生成样本带权邻接矩阵，根据至少一个样本带权邻接矩阵，生成样本训练矩阵集，使用样本训练矩阵集对账户风险模型进行训练，得到训练好的账户风险模型。该技术方案中：通过使用根据样本带权邻接矩阵生成的样本训练矩阵集对账户风险模型进行有监督训练，样本带权邻接矩阵中包含样本用户账号间的交易关系，提高了训练好的账户风险模型的识别准确度。
账户风险模型训练方法用户群体确定

[发明专利]一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法-CN202310779069.8在审
发明人：张迎伟;郭昌如;陈益强 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时频融合增强的行为识别模型训练方法，包括：A1、获取训练集，其中原始样本是传感数据，标签指示对应传感数据被采集时人体的行为类别；A2、将训练集划分成多个批次，分批次迭代训练行为识别模型的特征提取器，每批次训练包括：A21、对每个原始样本分别进行时域增强和时域增强后融合，A22、基于各个原始样本及对应的时频增强样本，通过对比学习的方式训练所述特征提取器根据输入的样本提取样本特征，拉近原始样本及其对应的时频增强样本的样本特征的距离以及拉远原始样本与其他样本的样本特征的距离；A3、获取行为识别模型，其包括经步骤A2训练的特征提取器和分类器，利用所述训练集对所述行为识别模型进行分类训练。
一种基于融合增强行为识别模型训练方法

[发明专利]文本识别模型训练方法、文本识别方法、装置及设备-CN202010156069.9有效
发明人：金宏运;杨现;陈浩 -专利权人：苏宁云计算有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开一种文本识别模型训练方法、文本识别方法、装置及设备，属于图像识别技术领域，文本识别模型训练方法包括：获取图像样本集，其中，图像样本集中的图像样本包括文本图像及文本图像关联的文字标签；对图像样本集进行样本扩充，并将样本扩充后的图像样本集划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集和验证集对文本识别模型进行迭代训练，其中，文本识别模型是通过将CRNN网络模型中原有的VGG网络替换为SE‑ResNet网络，并与BiLSTM网络层以及注意力机制层依次级联而构建得到的；根据测试集对迭代训练后的文本识别模型进行性能测试。
文本识别模型训练方法装置设备

[发明专利]一种行人重识别方法、装置、设备及介质-CN202010605966.3有效
发明人：金良;尹云峰;范宝余;张润泽;郭振华;姜金哲;梁玲燕 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，包括：利用第一行人重识别模型提取原始训练集的特征；其中，所述原始训练集包括行人样本图像和对应的标签信息；根据所述原始数据集的特征空间分布特性，进行聚类；根据聚类结果筛选出困难样本；将所述困难样本添加至所述原始训练集，得到目标训练集；利用所述目标训练集对所述第一行人重识别模型进行训练，得到第二行人重识别模型；当获取到待识别行人图像，则利用所述第二行人重识别模型输出对应的识别结果这样，挖掘出困难样本，通过挖掘出的困难样本改变原始数据集中的样本空间分布，能够增加对困难样本的关注度，从而提升行人重识别的准确度。
一种行人识别方法装置设备介质

[发明专利]基于N+1类对抗训练的信号对抗样本检测器设计方法及系统-CN202110528400.X在审
发明人：宣琦;周涛;甘燃 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于N+1类对抗训练的信号对抗样本检测器设计方法，包括：(S1)：对输入的信号数据集进行预处理；(S2)：构建信号分类深度学习模型并训练；(S3)：使用FGSM攻击算法攻击生成对抗信号样本；(S4)：合对抗信号样本与原始训练集构成新的训练集；(S5)：使用新训练集训练得到N+1分类的新模型；(S6)：测试新分类模型的检测准确率。本发明还包括实施基于N+1类对抗训练的信号对抗样本检测器设计方法的系统，由数据预处理模块、深度学习模型训练模块、对抗样本生成模块、数据集构建模块和模型重训练模块组成；本发明可以利用对抗训练将对抗信号样本作为单独一类扩充分类模型，达到检测对抗信号样本的目的。
基于对抗训练信号样本检测器设计方法系统

[发明专利]文字分割模型的获取方法、文字分割方法及其装置-CN202210425714.1有效
发明人：尚太章;唐礼承;刘家铭;洪智滨 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：实现方案为：获取目标训练文字集，目标训练文字集中包括多个不同字体下的同一样本文字；基于目标训练文字集，生成第一样本图片集和第二样本图片集；基于第一样本图片集对初始文字分割模型进行训练，获取第一文字分割模型；基于第一样本图片集和第二样本图片集对第一文字分割模型进行训练，获取目标文字分割模型。本申请选取多种字体的样本文字进行模型训练，提高了模型的泛化能力，增强了模型的通用性，只对第一样本图片进行标注，减少了数据标注量，加入第二样本图片集对模型进行再训练，提高了目标文字分割模型的分割准确性。
文字分割模型获取方法及其装置

[发明专利]深度学习训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811369102.5有效
发明人：平安;何光宇;王希 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种深度学习训练方法、装置、设备及可读存储介质。本发明实施例的方法通过将源域数训据集拆分成多个源域数据组，在对源域模型的每一轮模型训练中，均从训练数据组中随机抽取的多个小样本训练集，作为本轮的训练数据进行模型训练，得到各小样本训练集的模型参数；根据各小样本训练集的模型参数更新源域模型的初始参数，根据更新后的初始参数能得到本轮训练后的新的模型；由于每轮模型训练均重新从训练数据组中随机抽取的多个小样本训练集，作为新的训练数据，使得每轮模型训练所使用的训练数据均不相同，这样可以起到丰富训练数据的效果，即使在源域训练数据集中的样本数据较小的情况下，也可以实现训练出效果很好的模型。
深度学习训练方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于标签重分配的小样本图像分类方法及系统-CN202110392522.0有效
发明人：陈琼;朱戈仁 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标签重分配的小样本图像分类方法及系统，包括将小样本数据集划分成基类数据集与新类数据集，在基类数据集上预训练网络模型，在新类数据集上构建包含支撑集样本和查询集样本的小样本任务；利用预训练网络为支撑集样本和查询集样本提取特征，然后对提取的查询集样本特征进行聚簇，最后使用标签重分配方法为簇里的查询集样本重新分配标签；输出查询集样本的标签。本方法能够提高小样本分类的准确率。
一种基于标签分配样本图像分类方法系统

[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