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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

712 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

713 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 控制科学与工程
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

1 篇 分类模型训练
1 篇 数据库录制
1 篇 识别算法
1 篇 面部表情

机构

55 篇 腾讯科技有限公司
23 篇 平安科技有限公司
11 篇 北京邮电大学
10 篇 浙江大学
9 篇 北京百度网讯科技...
7 篇 中国科学院自动化...
7 篇 西安交通大学
7 篇 清华大学
7 篇 电子科技大学
7 篇 支付宝信息技术有...
6 篇 中国移动通信集团...
6 篇 阿里巴巴集团控股...
5 篇 厦门美图之家科技...
5 篇 东南大学
5 篇 西安电子科技大学
5 篇 中山大学
5 篇 北京京东世纪贸易...
4 篇 华中科技大学
4 篇 国信优易数据有限...
4 篇 天津大学

作者

6 篇 张璐
5 篇 张旭
5 篇 刘萌
5 篇 孙源良
5 篇 王健宗
4 篇 刘玉宇
4 篇 梁昆
4 篇 曾小英
4 篇 李坚强
4 篇 李琛
4 篇 张宇光
4 篇 曾崛
4 篇 张辉
4 篇 张涛
4 篇 张海松
4 篇 王曰海
4 篇 陈杰
4 篇 张轩铭
4 篇 王维强
4 篇 丁无极

语言

713 篇 中文

检索条件"主题词=分类模型训练"

共 713 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

分类模型训练、数据分类方法及网络设备、存储介质

分类模型训练、数据分类方法及网络设备、存储介质

引用

作者：马宣 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦

本发明实施例提供一种分类模型训练、数据分类方法及网络设备、存储介质，在对神经网络分类模型进行训练时，选择了分别针对各数据类别计算类别损失值，然后再基于类别损失值确定模型损失值，相较于不做数据类别区分，直接针对训练集的... 详细信息

标准号: CN115374832A

本发明实施例提供一种分类模型训练、数据分类方法及网络设备、存储介质，在对神经网络分类模型进行训练时，选择了分别针对各数据类别计算类别损失值，然后再基于类别损失值确定模型损失值，相较于不做数据类别区分，直接针对训练集的所有数据样本统一计算模型损失值的做法，本发明实施例提供的分类模型训练训练方案在均衡了各类别损失值的情况下得到的模型损失值关注到了少数类的损失值，不会因为多数类对模型损失值的贡献而忽略少数类对模型损失值的贡献，因此可以训练出模型参数具有无偏性的神经网络分类模型，提升了神经网络分类模型的数据分类准确性。

关键词：神经网络分类分类模型训练数据分类数据类别存储介质计算模型模型参数数据样本网络设备训练集均衡统一

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分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备

分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备

引用

作者：张国生 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：通过目标神经网络模型中的第一特征提取网络获取... 详细信息

标准号: CN115631381A

本公开提供了一种分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：通过目标神经网络模型中的第一特征提取网络获取样本图像的第一图像特征；利用第一图像特征预测样本图像的第一分类信息，以及计算第一分类信息与样本图像的预设标签对应的第一损失值；通过第二特征提取网络获取样本图像的第二图像特征；利用第二图像特征预测样本图像的第二分类信息，以及计算第一分类信息与第二分类信息对应的第二损失值；基于损失值集，对第一特征提取网络中的参数进行更新。本公开可以提高目标神经网络模型的鲁棒性。

关键词：分类信息样本图像图像特征特征提取目标神经网络获取网络模型计算机视觉技术装置及电子设备分类模型训练人工智能技术人脸识别图像处理图像分类鲁棒性预测预设标签场景更新应用网络学习

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分类模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品

分类模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品

引用

作者：王梦琪李果张璐吴广力方涵 510800 广东省广州市花都区沿江大道19号

本申请涉及一种分类模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品，所述方法包括：基于长尾识别模型对各种不同的交通场景对应的目标交通图像进行识别处理，得到识别结果；基于所述识别结果从所述目标交通图像中确定长尾交通图像，所... 详细信息

标准号: CN115830399B

本申请涉及一种分类模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品，所述方法包括：基于长尾识别模型对各种不同的交通场景对应的目标交通图像进行识别处理，得到识别结果；基于所述识别结果从所述目标交通图像中确定长尾交通图像，所述长尾交通图像为长尾交通场景中的图像；基于所述长尾交通图像对初始分类模型进行训练，以得到目标分类模型，所述目标分类模型用于进行对象分类。本申请通过长尾识别模型从不同的交通场景对应的目标交通图像中确定出长尾交通场景中的长尾交通图像，并基于长尾交通图像训练得到目标分类模型，进而该目标分类模型能够针对长尾交通场景中的对象快速分类，提高了长尾交通场景下的分类效率。

关键词：长尾交通图像交通场景目标分类分类模型训练程序产品存储介质对象分类分类模型分类效率快速分类申请图像

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分类模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质

分类模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：李福栋钟晓云赵伟冰汪哲李嘉航 518118 广东省深圳市坪山区比亚迪路3009号

本发明公开了一种分类模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质。该分类模型训练方法包括：获取带标签样本和无标签样本；基于所述带标签样本、所述无标签样本和分类网络模型进行损失计算，获取所述分类网络模型对应的虚拟对抗损... 详细信息

标准号: CN118228043A

本发明公开了一种分类模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质。该分类模型训练方法包括：获取带标签样本和无标签样本；基于所述带标签样本、所述无标签样本和分类网络模型进行损失计算，获取所述分类网络模型对应的虚拟对抗损失和目标分类损失；基于所述带标签样本、所述无标签样本和分类网络模型进行强化学习，获取所述分类网络模型对应的动作价值损失和最大期望奖励；基于所述分类网络模型对应的虚拟对抗损失、目标分类损失、动作价值损失和最大期望奖励，确定目标分类模型。本方案可保障目标分类模型的泛化性能并有效节省成本。

关键词：分类网络目标分类无标签样本样本分类模型训练价值损失最大期望标签虚拟有效节省成本存储介质泛化性能强化学习损失计算对抗奖励

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分类模型训练、语义分类方法、装置、设备和介质

分类模型训练、语义分类方法、装置、设备和介质

引用

作者：林泽南秦华鹏赵岷张国鑫吕雅娟 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种分类模型训练、语义分类方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，尤其涉及知识图谱、深度学习和自然语义处理等技术。具体实现方案为：获取样本问询模板和样本问询模板中待预测类别的标签类别；其中，样本问询模板... 详细信息

标准号: CN114969326A

本公开提供了一种分类模型训练、语义分类方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，尤其涉及知识图谱、深度学习和自然语义处理等技术。具体实现方案为：获取样本问询模板和样本问询模板中待预测类别的标签类别；其中，样本问询模板基于样本问询语句和待预测类别的数量构建；将样本问询模板输入至预先构建的语义分类模型，得到待预测类别的样本语义类别；根据样本语义类别和待预测类别的标签类别，训练语义分类模型。根据本公开的技术，提高了模型的通用性，能够应对样本不均衡问题。

关键词：样本语义分类预测标签类别语义类别构建分类模型训练人工智能领域自然语义不均衡语句图谱学习

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分类模型训练方法、资源推荐方法、装置、设备及介质

分类模型训练方法、资源推荐方法、装置、设备及介质

引用

作者：许刚王山雨杨永强范磊谢子维 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、资源推荐方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取样本对象信息，基于分类模型，对样本对象信息进行特征提取，得到第一对象特征；基于特征变换模型，对第一对象特征进... 详细信息

标准号: CN117195051A

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、资源推荐方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取样本对象信息，基于分类模型，对样本对象信息进行特征提取，得到第一对象特征；基于特征变换模型，对第一对象特征进行多次变换，得到第二对象特征及第三对象特征，基于分类模型，分别对第一对象特征、第二对象特征及第三对象特征进行分类，得到第一分类结果、第二分类结果及第三分类结果，基于第一分类结果、第二分类结果及第三分类结果，对分类模型进行训练。本申请实施例提供的方案，提升了分类模型的准确性和鲁棒性，提升了应用推荐的成功率。

关键词：对象特征分类结果分类模型样本对象三分类计算机技术领域分类模型训练特征变换特征提取资源推荐鲁棒性成功率申请分类应用

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分类模型训练方法、使用方法、电子设备及存储介质

分类模型训练方法、使用方法、电子设备及存储介质

引用

作者：豆泽阳蒋阳庞磊赵丛 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本申请公开了一种分类模型训练方法、使用方法、电子设备及存储介质，其中，训练方法包括构建待训练的分类模型，分类模型包括特征提取网络、与特征提取网络连接的物体分类网络、物体框回归网络及锚框形状预测网络；获取样本图片集，其... 详细信息

标准号: CN114548194A

本申请公开了一种分类模型训练方法、使用方法、电子设备及存储介质，其中，训练方法包括构建待训练的分类模型，分类模型包括特征提取网络、与特征提取网络连接的物体分类网络、物体框回归网络及锚框形状预测网络；获取样本图片集，其中，每个样本图片集对应一种物品类别，每个样本图片集中的每个样本图片中均包括该样本图片集所对应的物品类别下的物品，物品标识有物体边框；基于特征提取网络对样本图片集内的样本图片进行特征提取，以获取对应的特征向量；基于特征向量及物体边框分别构建锚框形状预测网络、物体分类网络、及物体框回归网络的损失函数；基于损失函数训练锚框形状预测网络、物体分类网络、及物体框回归网络，得到收敛的分类模型。

关键词：样本图片网络特征提取分类模型物体分类形状预测锚框边框损失函数特征向量物品类别构建回归分类模型训练存储介质电子设备网络连接物品标识收敛申请

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分类模型训练方法、图像分类方法、装置、介质及设备

分类模型训练方法、图像分类方法、装置、介质及设备

引用

作者：杨志雄雷鑫华杨延展李永会 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开涉及一种分类模型训练方法、图像分类方法、装置、介质及设备。训练方法包括：对视觉语言模型进行预训练，得到原始图像分类模型；根据预设类别提示信息和原始图像分类模型在微调过程中学习到的动态类别提示信息，对原始图像分类... 详细信息

标准号: CN116310582A

本公开涉及一种分类模型训练方法、图像分类方法、装置、介质及设备。训练方法包括：对视觉语言模型进行预训练，得到原始图像分类模型；根据预设类别提示信息和原始图像分类模型在微调过程中学习到的动态类别提示信息，对原始图像分类模型进行微调，得到目标图像分类模型。预设类别提示信息与图像端解耦，实现语言侧的数据增强，更好地捕捉图像与语言之间的关系，提升图像分类模型的泛化性和分类效果，使得模型训练更加稳定，收敛更快。另外，采用少量的训练数据先对视觉语言模型进行预训练，之后根据预设类别提示信息和动态类别提示信息，对预训练得到的原始图像分类模型进行微调，这样，通过少量的训练数据也能够获得性能较好的图像分类模型。

关键词：分类模型提示信息原始图像预设微调图像分类模型动态类别视觉语言训练数据分类模型训练捕捉图像分类效果模型训练目标图像数据增强图像分类泛化性解耦语言收敛图像学习

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分类模型训练方法、分类方法及装置和存储介质

分类模型训练方法、分类方法及装置和存储介质

引用

作者：刘浏周志鹏赵沛霖 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例提供一种分类模型训练方法、分类方法及装置和存储介质，该方法包括：获取训练集和开放集，训练集包括多个训练样本和每个训练样本的分类标签，开放集包括多个无分类标签的样本，根据训练集进行分类模型的第一阶段训练，得... 详细信息

标准号: CN116977706A

本申请实施例提供一种分类模型训练方法、分类方法及装置和存储介质，该方法包括：获取训练集和开放集，训练集包括多个训练样本和每个训练样本的分类标签，开放集包括多个无分类标签的样本，根据训练集进行分类模型的第一阶段训练，得到分类模型的第一模型参数，根据第一模型参数，确定分类模型的模型参数的高斯分布，根据第一模型参数、模型参数的高斯分布和训练集，进行分类模型的第二阶段训练，得到已训练的分类模型，其中，迭代训练过程待使用的训练集的类别权重根据开放集、模型参数的高斯分布和训练集的初始类别权重确定。可充分利用开放集处理训练集中类别不平衡问题，提高分类模型的性能。

关键词：分类模型模型参数训练集高斯分布分类标签阶段训练训练样本开放分类模型训练存储介质迭代训练权重确定权重样本分类申请

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分类模型训练方法、分类方法、装置以及电子设备

分类模型训练方法、分类方法、装置以及电子设备

引用

作者：杨以琳 523860 广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取训练数据集；将所述多个文本数据输入到待训练模型中，获取所述待训练模型输出的所述多个文本数据各自对应的多个分类结果，其中，所... 详细信息

标准号: CN117556351A

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取训练数据集；将所述多个文本数据输入到待训练模型中，获取所述待训练模型输出的所述多个文本数据各自对应的多个分类结果，其中，所述待训练模型包括多个分类层，所述多个分类层分别连接在变换器语言模型的预设编码器层之后，所述文本数据对应的多个分类结果分别由所述多个分类层输出；基于所述多个文本数据各自对应的多个分类结果，对所述待训练模型进行迭代训练，直至满足训练结束条件，得到目标分类模型。通过在变换器语言模型的预设编码器层之后添加分类层来实现文本数据的多级分类联合判别，提高了目标分类模型的推理效果。

关键词：文本数据训练模型分类结果分类目标分类语言模型编码器变换器预设分类模型训练训练数据集输出存储介质电子设备迭代训练多级分类结束条件推理申请联合

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