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[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010496550.2有效
发明人：张辽;付晓寅;蒋正翔;梁鸣心;张奇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习技术领域。具体方案为：通过获取第一训练样本库和第二训练样本库，根据第一训练样本库和第二训练样本库分别生成第一至第N训练样本集合，利用第一至第N训练样本集合对模型进行训练，根据标注分布和模型生成的预测分布判断是否满足训练条件由此，通过利用从两个不同的训练样本库获得训练样本集合，对模型进行混合训练，如对非成熟语音产品，可以通过两种不同训练样本库中的语音数据对模型进行混合训练，又如对非成熟图像产品，通过两种不同训练样本库中的图像数据对模型进行混合训练等，不仅解决了非成熟产品训练数据量少的问题，获得满足训练要求的模型，而且应用场景广泛。
模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]训练样本的贡献度评价方法、装置及相关设备-CN202110554077.3有效
发明人：王伟;黄勇其;于翠翠;张黔 -专利权人：润联软件系统（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了训练样本的贡献度评价方法、装置及相关设备。该方法包括将样本总库划分为未用样本库和已用样本库；根据预置样本提取规则分别从未用样本库和已用样本库选取未用样本和已用样本，对未用样本和已用样本进行合并，得到训练样本；基于训练样本训练预置的语言模型，计算训练样本对语言模型的固定贡献度和非固定贡献度；对固定贡献度和非固定贡献度进行加权求和，得到训练样本的贡献度，并基于贡献度建立所述训练样本的贡献度标签；在本次训练结束后，将训练样本作为新的已用样本存储到已用样本库中。该方法提高了训练样本对语言模型的贡献度评价精准度。
训练样本贡献评价方法装置相关设备

[发明专利]训练样本的处理方法及装置-CN201610826098.5有效
发明人：孙浩 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2016-09-14 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种训练样本的处理方法及装置，涉及计算机应用技术领域，解决了现有训练SVM模型的效率较低的问题。本发明的方法包括：获取原始数据库，所述原始数据库包括训练样本可能涉及的所有词，所述训练样本涉及至少两种不同类别的训练样本；基于贝叶斯算法计算所述原始数据库中的词的假设概率，所述假设概率为当所述词出现在训练样本中时，所述训练样本为某种类别的训练样本的可能性大小；提取所述假设概率在预设范围内的词，得到目标数据库；基于所述目标数据库中的词将训练样本转换为训练样本矩阵，获得去噪后的训练样本。本发明应用于对训练样本进行去噪的过程中。
训练样本处理方法装置

[发明专利]训练样本获取方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202010120768.8在审
发明人：罗海斯·马尔斯 -专利权人：广州市百果园信息技术有限公司
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练样本获取方法、装置、设备及计算机存储介质，属于深度学习技术领域。所述方法包括：从训练样本库中获取多个样本对，所述训练样本库中包括多个有效语音样本以及多个背景噪声样本，每个所述样本对包括所述训练样本库中的两个样本；确定每个所述样本对中两个样本的权值，每个所述样本对中两个样本的权值的和为1；根据每个样本对中两个样本的权值，将每个样本对中的两个样本叠加，得到多个训练样本。解决了相关技术中获取训练样本的过程较为缓慢，难以获取大量的训练样本的问题。达到了提高训练样本获取速度以及丰富训练样本的效果。
训练样本获取方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]训练语料库细化和增量更新-CN201910653784.0在审
发明人： P.库马;J.沃恩 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：训练语料库细化和增量更新包括获得具有训练样本的训练语料库，通过应用于训练语料库重叠和降噪处理来细化的训练语料库以产生数据的细化的训练语料库，基于过滤的用户反馈维护增量智能数据库，并具有候选反馈训练样本以增强细化的训练语料库，控制候选反馈训练样本与细化的训练语料库的整合，以及用候选反馈训练样本中的一些来增强细化的训练语料库以产生增强的训练语料库。
训练语料库细化反馈训练样本智能数据库降噪处理训练样本用户反馈增量更新整合过滤应用维护

[发明专利]数据库参数调整方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111466754.2在审
发明人：李忠良;周祥生;屠要峰;杨魁 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请涉及数据库技术领域，公开了一种数据库参数调整方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：基于离线数据库的仿真生成离线训练样本，并基于在线数据库的运行生成在线训练样本；根据所述在线训练样本和所述离线训练样本对预设的参数调优模型进行训练，得到训练后的参数调优模型；提取所述在线数据库的特征信息，将所述在线数据库的特征信息作为所述训练后的参数调优模型的输入，得到所述在线数据库的调整后的数据库参数；所述特征信息与所述在线训练样本和所述离线训练样本的输入信息的信息类型相同；将所述调整后的数据库参数加载到所述在线数据库中降低参数调优模型的训练样本的获取难度，减少时间成本，提高参数调优模型的生成效率。
数据库参数调整方法装置电子设备存储介质

[发明专利]缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质-CN202210250694.9在审
发明人：徐佐;朱志华;王佶;张志文 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司;中信戴卡股份有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质，所述方法包括步骤：获取训练样本库，基于所述训练样本库确定小样本缺陷类型；生成与所述小样本缺陷类型对应的伪样本数据，并将所述伪样本数据添加到所述训练样本库中以对所述训练样本库进行更新，以使所述小样本缺陷类型的样本数量满足预设样本要求；基于更新后的所述训练样本库对初始缺陷识别模型进行训练得到训练完成的缺陷识别模型；通过所述训练完成的缺陷识别模型进行缺陷识别操作。通过确定样本数量较少的小样本缺陷类型，并生成对应的伪样本数据来增加小样本缺陷类型的样本数量，保证各缺陷类型的样本充足，进而基于充足的样本训练缺陷识别模型，提高缺陷识别模型的识别效果。
缺陷识别方法装置电子可读存储介质

[发明专利]模型训练、字符识别和样本生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210263730.5在审
发明人：李硕 -专利权人：上海亿保健康管理有限公司;浙江大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请提供了模型训练、字符识别和样本生成方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取训练集，所述训练集包括通过自然语言语料库中的语料生成的第一训练样本，以及通过从单字字符库中随机获取的单字字符生成的第二训练样本；利用所述第一训练样本和所述第二训练样本，对待训练票据字符识别模型进行训练，以获取第一票据字符识别模型；利用所述第一训练样本，对所述第一票据字符识别模型进行训练。由于该第二训练样本通过从单字字符库中随机获取的单字字符生成，因此包含生僻字和低频字的概率与第一训练样本相比相对较高，进而能够提高利用第二训练样本训练得到的模型，对生僻字和低频字识别结果的准确率。
模型训练字符识别样本生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种模型训练方法及装置-CN202110690512.5在审
发明人：彦虹羽;郑刚;沈亮;陈骐 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练方法及装置，可基于已构建知识库中的各实体，从目标领域相关的各段文本中，确定包含任一实体的训练样本，并根据实体在各训练样本中位置及其实体属性，对各训练样本进行序列标注。之后，通过各训练样本及其标注，对预训练的语言模型进一步训练。基于已构建知识库中各实体，确定各训练样本，并对各训练样本进行自动标注的方式，节省了人工标注成本。
一种模型训练方法装置

[发明专利]训练样本保存方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910325393.6有效
发明人：娄康;史忠伟 -专利权人：五八有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明提供了一种训练样本保存方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：根据基准样本确定用于生成训练样本的制作模板；填充预设训练字段至所述空白区域，得到待处理训练样本；生成所述待处理训练样本对应的若干仿真训练样本；生成最终训练样本；根据所述预设训练字段，生成最终训练样本的样本名称；以所述样本名称为文件名保存所述最终训练样本，得到训练样本库。本发明所提供的训练样本保存方法能够快速且自动的生成训练样本的样本名称，从而提高训练样本的保存效率。
训练样本保存方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种机器翻译增强方法、系统、终端及存储介质-CN202011503186.4在审
发明人：陈霖捷;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器翻译增强方法、系统、终端及存储介质，包括：获取原始训练样本，根据原始训练样本训练得到翻译模型；对原始训练样本进行分词以及词性标注，从分词以及词性标注后的原始训练样本中找出目标词语，并利用语义知识库对目标词语进行同义词替换，生成第一对抗训练样本；将原始训练样本和第一对抗训练样本分别输入翻译模型进行再训练，并根据第一对抗训练样本训练得到的损失函数对翻译模型进行梯度更新，得到第一增强翻译模型。本发明实施例利用已有的语义知识库为原始训练样本生成对应的第一对抗训练样本，将第一对抗训练样本和对应的原始训练样本一起输入翻译模型进行再训练，增强翻译模型的鲁棒性，提高翻译模型的翻译准确度。
一种机器翻译增强方法系统终端存储介质

[发明专利]数据分类方法及装置-CN201410838411.8在审
发明人：龙飞;陈志军;张涛 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-05-13 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本公开是关于一种数据分类方法及装置，该方法包括：识别预设样本数据库中每个训练样本的类别；在预设样本数据库中分别选取第一训练样本集和第二训练样本集；确定每一类别的训练样本的平均样本；利用预设迭代算法对所有类别的平均样本进行迭代运算得到第一训练样本集的分类字典；将第二训练样本集中的每个训练样本在分类字典下分解得到一个训练稀疏系数向量；将得到的所有训练稀疏系数向量级联得到训练矩阵；根据第二训练样本集中的每个训练样本的类别确定训练矩阵中每个列向量的类别标签，并保存训练矩阵中每个列向量对应的类别标签该方法可以使得在数据分类时训练字典的速度提高，消耗的时间减少，提高了数据分类的整体效率。
数据分类方法装置

[发明专利]一种文件类型识别方法及服务器-CN201610272161.5有效
发明人：罗元海;王佳斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种文件类型识别方法及服务器，该方法包括：将训练样本划分为至少一类病毒的训练样本以及正常文件的训练样本；对所述训练样本进行特征提取，分别得到每一个训练样本的特征集合；利用所述每一个训练样本的所述特征集合，确定所述至少一类病毒中每一类病毒的特征信息库、以及确定正常文件的特征信息库；基于所述每一类病毒的特征信息库、以及正常文件的特征信息库，确定用以识别所述至少一类病毒及正常文件的分类模型。
一种文件类型识别方法服务器

[发明专利]一种复杂噪声环境下的列车鸣笛识别方法-CN201610128374.0有效
发明人：蒋翠清;樊鹏;丁勇;邵宏波 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-03-07 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂噪声环境下的列车鸣笛识别方法，其特征是按如下步骤进行：1、利用麦克风获取原始训练样本库；2、选择具有代表性的训练样本集；3、利用HMM模型对训练样本集进行训练，得到模型库；4、利用麦克风获取测试样本库，再利用HMM模型对测试样本库进行分类识别，获得最终识别结果。本发明能够利用较少的人工标注获得质量更高的训练数据集，从而解决列车声音本身复杂性带来的训练样本选择的困难，进而提高识别正确率。
一种复杂噪声环境列车鸣笛识别方法

[发明专利]基于增量学习的模型推理方法及电子设备-CN202310325897.4在审
发明人：赵景程;熊超;牛昕宇 -专利权人：深圳鲲云信息科技有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：所述方法包括：每获取一批训练样本集，分别对每批的训练样本集执行聚类操作，根据聚类结果构建每批训练样本集对应的模板样本库，利用每批训练样本集对初始模型进行训练，得到每批训练样本对应的目标模型，获取测试样本集，计算所述测试样本集中的每个测试样本与每个所述模板样本库中每个模板样本的相似度值，确定所述相似度值中最大值对应的所述模板样本的目标模板样本库，利用目标模板样本库对应的目标模型对测试样本集进行推理，得到每个测试样本的推理结果本申请可以防止出现灾难性遗忘的问题，提高对测试样本集推理的准确性。
基于增量学习模型推理方法电子设备

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