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[发明专利]分类模型训练的方法、装置、设备及存储介质-CN202210824558.6在审
发明人：郑喜民;胡浩楠;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策技术，揭露了一种分类模型训练的方法，包括：利用训练样本对待训练分类模型进行训练，得到第一训练分类模型；在第一训练分类模型的训练损失大于预设阈值，计算第一训练分类模型的第一归因图，以对第一训练分类模型进行训练，得到第二训练分类模型；在第二训练分类模型的训练损失大于预设阈值，计算第二训练分类模型的第二归因图，以对第二训练分类模型进行训练，得到第三训练分类模型；计算第一归因图和第二归因图的归因距离值，以获取第三训练分类模型的第三归因图后，对第三训练分类模型进行训练，得到第四训练分类模型；根据第四训练分类模型的训练损失，生成训练好的分类模型。本发明可以加速分类模型训练。
分类模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种分类模型训练方法和一种分类模型训练装置-CN202110340369.7有效
发明人：邸顺然 -专利权人：歌尔股份有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类模型训练方法和一种分类模型训练装置。该方法包括：从训练集中抽取部分样本作为初始训练集，用初始训练集训练分类模型；若得到的分类模型未达到预期效果，则根据分类模型对训练集的分类结果，更新当前初始训练集，更新方式包括：向初始训练集中加入至少部分分类错误的样本，和/或，从初始训练集中剔除部分分类正确的样本；利用更新后的初始训练集重新训练分类模型，直至分类模型达到预期效果或直至满足训练结束条件。本申请根据每次训练后分类模型对训练集的分类结果，分批次向初始训练集中添加分类错误的样本，和/或剔除分类正确的样本，可逐渐优化训练效果，克服类别之间样本不平衡问题，训练速度更快，且训练结果更佳。
一种分类模型训练方法装置

[发明专利]医学影像分类模型训练方法、医学影像分类方法及装置-CN202211313628.8在审
发明人：陈坤龙;黄伟光;庄国强 -专利权人：易联众智鼎（厦门）科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种医学影像分类模型训练方法、医学影像分类方法及装置。包括：获取原始医疗影像数据，将原始医疗影像数据按照一定的比例划分训练集和测试集；构建预训练分类模型；将训练集输入构建好的预训练分类模型进行预训练，并利用测试集对训练后的预训练分类模型参数进行优化，得到训练好的预训练分类模型；对预训练分类模型的模型参数进行调整，得到调整后的分类模型；再次利用训练集对调整后的分类模型进行训练，并利用测试集对训练后的分类模型参数进行优化，以得到训练好的分类模型。本发明通过预训练模型和模型微调的训练方式提高了模型对于医疗影像的分类能力。
医学影像分类模型训练方法装置

[发明专利]基于误分类感知正则化训练的图像分类方法-CN202011222382.4在审
发明人：张道强;徐梦婷;张涛;李仲年;邵伟 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于误分类感知正则化训练的图像分类方法，包括训练阶段和分类阶段，其中训练阶段包括：1、建立基于神经网络的图像分类模型；采用训练集对所述图像分类模型进行训练；2、构造训练集中每个训练样本的对抗样本，得到对抗样本集；3、采用对抗样本对训练后的图像分类模型进行误分类感知正则化训练，4、重复依次执行步骤S2，S3 echo次，echo为预先设置的正则化训练次数，得到最终训练好的图像分类模型；分类阶段包括：5、将待分类的图像输入最终训练好的图像分类模型，其输出即为待分类图像中目标的类别标签。该方法对正确分类样本和错误分类的样本采用不同的训练方式，提高了分类模型的可验证鲁棒性。
基于分类感知正则训练图像方法

[发明专利]图像分类模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202011339875.6在审
发明人：罗彤;郭彦东;李亚乾;杨林 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司;上海瑾盛通信科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质。获取训练样本图像和训练样本图像对应的训练分类标签，训练分类标签为训练样本图像对应的多个分类标签中的部分分类标签，将训练样本图像输入分类网络，获取分类网络输出的多个预设分类标签中的每个预设分类标签的概率，基于训练分类标签和每个预设分类标签的概率，确定分类网络的损失信息，基于损失信息对分类网络进行迭代训练，获得图像分类模型，图像分类模型用于确定待分类图像对应的的多个分类标签。本申请通过标注部分分类标签的训练样本图像对分类网络进行训练，获得可以确定多个分类标签的图像分类网络，从而能够节省大量数据获取和标注的时间和财力成本。
图像分类模型训练方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种数据分类方法-CN201810415714.7在审
发明人：赵寒枫;陈佐;杨胜刚;陈邦道;梅雪松;余湘军;李浩之;王芍 -专利权人：湖南大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种数据分类方法，步骤包括：S1.获取用于训练分类器的训练集样本，并按照训练所需迭代次数将获取的训练集样本进行等分，得到多个训练子集样本；S2.基于Adaboost算法使用多个弱分类器分别对各训练子集样本进行训练，且每个弱分类器训练时，选择部分训练子集样本以及上一个弱分类器得到的部分错误样本组合构成最终的训练样本，由训练完成后的各弱分类器得到最终的ADB强分类器；S3.使用训练得到的ADB强分类器对待分类数据进行分类，输出分类结果。本发明分类训练时数据完整，且可避免训练数据成倍数增长及过拟合，具有实现原理简单、分类效率及精度高等优点。
弱分类器训练子集样本训练集样本强分类器数据分类训练分类器错误样本分类结果分类数据分类效率数据完整训练数据训练样本分类迭代拟合输出

[发明专利]文本分类模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110470115.7在审
发明人：程华东;舒畅;陈又新;李剑锋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于BERT的文本分类模型的训练方法，包括：加载待训练分类模型，并识别待训练分类模型所包含的分类层级数N，其中待训练分类模型基于BERT语言模型生成；接收输入的训练样本，以对训练样本进行处理得到每一训练样本所对应的表征向量；接收输入的初始向量，并根据表征向量以及初始向量对待训练分类模型进行N次迭代训练，以对待训练分类模型的每一分类层级进行训练；当确定第N次迭代训练后第N分类层级收敛时，确定待训练分类模型训练完成，并存储训练好的分类模型。提高了分类模型的训练效率，同时提高了模型的扩展性和稳定性。
文本分类模型训练方法装置设备可读存储介质

[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：本说明书实施例提供了一种建立分类模型的方法及装置。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]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

[发明专利]用于舆情分类模型训练的数据处理方法和装置-CN202110964669.2有效
发明人：吴云朝;杜向阳 -专利权人：南京擎盾信息科技有限公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于舆情分类模型训练的数据处理方法和装置。该方法包括：通过对训练数据进行识别，通过已标注的训练数据对预先建立的舆情分类模型进行训练，获得过程舆情分类模型，通过过程舆情分类模型对未标注的训练数据进行预测识别，获得训练分类结果数据，根据训练分类结果数据进行筛选处理，获得目标训练数据，通过目标训练数据训练预先建立的舆情分类模型，得到目标舆情分类模型，解决了现有技术中训练舆情分类模型的效率较低的技术问题，提高舆情分类模型的训练效率。
用于舆情分类模型训练数据处理方法装置

[发明专利]图像分类方法、图像分类模型的训练方法及装置-CN202310460117.7在审
发明人：李子恒;邓志鸿 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类方法、图像分类模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取待分类图像；将待分类图像输入图像分类模型，并获取图像分类模型输出的图像分类结果。其中，图像分类模型是对预训练模型连续执行多次训练任务后生成的；每次训练任务均用于根据该次训练任务的训练样本集和回放样本集对预训练模型中的分类头单元进行分离式训练，以更新分类头单元针对该次训练任务的权重参数由于采用分离式训练，仅更新分类头单元针对该次训练任务的权重参数，从而可以使得旧训练任务和新训练任务分离，避免了对旧训练任务的影响，避免了回放样本的过拟合，提高了训练生成的图像分类模型的识别精度。
图像分类方法模型训练装置

[发明专利]分类模型训练方法以及分类方法-CN202210102315.1在审
发明人：蒋乐怡 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种分类模型训练方法以及分类方法。所述分类模型训练方法包括：获取第一分类模型、第二分类模型和样本数据；将样本数据输入第一分类模型，得到第一预测结果，并将样本数据输入第二分类模型，得到第二预测结果；比对第一预测结果和第二预测结果，得到与第一分类模型对应的第一训练数据以及与第二分类模型对应的第二训练数据；通过第一训练数据对第一分类模型进行训练，得到训练后第一分类模型，并通过第二训练数据对第二分类模型进行训练，得到训练后第二分类模型；根据训练后第一分类模型和训练后第二分类模型，得到目标分类模型。采用本分类模型训练方法能够支持准确分类。
分类模型训练方法以及

[发明专利]小样本涂装分类器训练方法、对象检测方法以及电子设备-CN202110697613.5在审
发明人：姚达琛;刘皓松;李诚 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种小样本涂装分类器训练方法、对象检测方法以及电子设备，该小样本涂装分类器训练方法包括：获取涂装对象的第一训练图像；将第一训练图像输入预先训练的大样本涂装分类器，获取涂装对象的第一训练特征；利用第一训练特征训练小样本涂装分类器；其中，大样本涂装分类器用于提取图像中涂装对象的特征，小样本涂装分类器用于利用涂装对象的特征对涂装对象进行分类。本申请通过预先训练的大样本涂装分类器提取图像训练特征，小样本涂装分类器直接利用图像训练特征进行训练，有利于提高小样本涂装分类器的训练效果。
样本分类训练方法对象检测以及电子设备

[发明专利]基于空域分类网络和时域分类网络融合的视频分类方法-CN201810475657.1有效
发明人：韩冰;褚福跃;王平;高新波;连慧芳;张萌 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空域分类网络和时域分类网络融合的视频分类方法，主要解决现有视频分类方法准确率低的问题。其实现方案为1)获取训练集和测试视频；2)从训练集中提取视频帧；3)使用训练集对卷积神经网络进行训练；4)对从训练集中提取的视频帧提取特征；5)使用训练集对空域分类网络进行训练；6)使用训练集对时域分类网络进行训练；7)使用训练后的空域分类网络和时域分类网络对测试视频进行分类，并对空域分类网络和时域分类网络的分类结果进行融合，完成对视频的分类。本发明相比现有视频分类方法有效提高了分类准确率，可用于视频的特征提取和识别。
基于空域分类网络时域融合视频方法

[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210323938.1在审
发明人：唐懋;吴海英;王思远;鹿凌华;张永辉 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类的训练方法，该方法包括：获取客服交互样本数据；获取预设分类网络，预设分类网络包括语义编码训练网络以及至少两个分类训练网络，语义编码训练网络用于生成客服交互样本数据对应的分词语义表示，分类训练网络用于生成客服交互样本数据对应层级的分类结果；将客服交互样本数据输入预设分类网络，对至少两个分类训练网络进行多任务训练，直至预设分类网络满足预设条件，得到训练后的目标分类网络作为交互文本分类模型本方法基于对预设分类网络中至少两个分类训练网络进行多任务训练，使得生成的交互文本分类模型进行每个层级的分类任务时能够互不影响，进而得到多个不同层级的分类结果，从而提高分类的准确度。
文本分类方法装置计算机设备存储介质

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