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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41-50 订阅

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详细简洁

排序：

分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质

分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质

引用

作者：颜泽龙王健宗程宁 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：基于第一训练数据进行模型训练，得到初始分类模型；获取未标注样本类别的第二训练样本，并对第二训练样本进行回译处理，得到回译第... 详细信息

标准号: CN113011531B

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：基于第一训练数据进行模型训练，得到初始分类模型；获取未标注样本类别的第二训练样本，并对第二训练样本进行回译处理，得到回译第二训练样本；输入回译第二训练样本至初始分类模型，得到目标第二样本类别；将第一训练数据作为第一目标训练数据，将第二训练样本和目标第二样本类别作为第二目标训练数据，以及将回译第二训练样本和目标第二样本类别作为第三目标训练数据进行综合训练，得到目标分类模型。采用上述方法，可使终端设备即使基于少量标注的训练数据进行模型训练，也能得到分类准确率较高的分类模型。

关键词：训练样本分类模型目标训练训练数据样本类别模型训练终端设备标注分类模型训练人工智能技术分类准确率存储介质目标分类样本申请

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分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：于凤英王健宗 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请涉及人工智能领域，提供了一种分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，获取训练集中的第一待训练文本；将第一待训练文本输入预设的待训练模型计算第一待训练文本的预测结果；将预测结果输入预设第一损失函数计算第一损... 详细信息

标准号: CN113849648A

本申请涉及人工智能领域，提供了一种分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，获取训练集中的第一待训练文本；将第一待训练文本输入预设的待训练模型计算第一待训练文本的预测结果；将预测结果输入预设第一损失函数计算第一损失值；在训练集中选取第二待训练文本；将第一待训练文本和第二待训练文本输入预设第二损失函数计算第二损失值；将第一损失值与第二损失值之和作为待训练模型的目标损失值；根据目标损失值对待训练模型进行训练。通过本申请提供的分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，能够使得训练完成后的分类模型更加准确。

关键词：训练文本训练模型预设分类模型训练计算机设备存储介质损失函数预测结果人工智能领域分类模型申请

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分类模型训练方法、用户分类方法、装置及电子设备

分类模型训练方法、用户分类方法、装置及电子设备

引用

作者：丛文静彭艺刘明亮郑磊 518064 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请公开了一种分类模型训练方法、用户分类方法、装置及电子设备，通过获取至少两种初始模型、基于训练样本得到的多个训练集合；在对分类模型进行训练时，针对每种初始模型，利用每个训练集合中的正负训练样本分别对该初始模型进行... 详细信息

标准号: CN117009797A

本申请公开了一种分类模型训练方法、用户分类方法、装置及电子设备，通过获取至少两种初始模型、基于训练样本得到的多个训练集合；在对分类模型进行训练时，针对每种初始模型，利用每个训练集合中的正负训练样本分别对该初始模型进行训练，得到与该初始模型对应的多个分类模型以及每个分类模型的训练参数；基于每种初始模型对应的分类模型的训练参数确定一种目标初始模型；获取与每个训练集合对应的验证集合；针对目标初始模型对应的各分类模型，基于训练该分类模型的训练集合对应的验证集合，对该分类模型进行验证得到该分类模型的验证参数；基于各分类模型的验证参数确定目标分类模型。通过采用上述方法可以使训练得到的目标分类模型更准确。

关键词：分类模型初始模型训练集合目标分类训练参数训练样本验证参数验证集合装置及电子设备分类模型训练用户分类申请

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分类模型训练方法、音频分类方法、装置、介质及设备

分类模型训练方法、音频分类方法、装置、介质及设备

引用

作者：王康何怡许凌 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、音频分类方法、装置、介质及设备。所述方法包括：获取初始音频分类模型，所述初始音频分类模型基于属于常用语种的多个第一音频训练得到；获取属于非常用语种的多个第二音频，并确定每一所述第二音频... 详细信息

标准号: CN111460214B

本公开涉及一种分类模型训练方法、音频分类方法、装置、介质及设备。所述方法包括：获取初始音频分类模型，所述初始音频分类模型基于属于常用语种的多个第一音频训练得到；获取属于非常用语种的多个第二音频，并确定每一所述第二音频的语言特征和所属语种；根据所述第二音频所属语种的总数，对所述初始音频分类模型中的全连接层进行设置，以获得中间音频分类模型；将所述第二音频的语言特征作为模型输入数据、并将所述第二音频所属语种作为模型输出数据，对所述中间音频分类模型进行训练，以获得目标音频分类模型。这样，能够提升对非常用语种识别、分类的准确性，解决非常用语种的少样本所导致的模型效果不佳、准确率低的问题。

关键词：音频分类语种语言特征分类模型训练模型输入数据分类模型模型效果目标音频输出数据连接层准确率样本分类

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分类模型训练、图像分类方法和装置

分类模型训练、图像分类方法和装置

引用

作者：李想肇斌张旭朱建华胡长建夏超 100176 北京市大兴区经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本申请公开了分类模型训练方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集，并在样本集中确定出至少一组指定集作为训练集；基于待定集中各样本图像的类别及对应的类别标签，构建损失函数；基于损失函数对... 详细信息

标准号: CN117994576A

本申请公开了分类模型训练方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集，并在样本集中确定出至少一组指定集作为训练集；基于待定集中各样本图像的类别及对应的类别标签，构建损失函数；基于损失函数对初始分类模型进行训练，得到分类模型。该实施方式有效提升了训练得到的分类模型处理特征的效率和分类准确率。

关键词：分类模型损失函数分类模型训练图像处理技术方法和装置分类准确率类别标签样本图像训练集样本集组指定构建样本申请

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分类模型训练方法以及分类方法

分类模型训练方法以及分类方法

引用

作者：蒋乐怡 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... 详细信息

标准号: CN114511023B

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。

关键词：分类模型训练数据预测结果分类模型训练样本数据目标分类分类比对申请

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分类模型训练方法、装置、终端及存储介质

分类模型训练方法、装置、终端及存储介质

引用

作者：吴天博王健宗程宁 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明公开了一种分类模型训练方法、装置、终端及存储介质，该方法在分类模型中构建针对于期望预测类别的第一任务和针对于非期望预测类别的第二任务，将样本输入分类模型后，经第一任务预测得到第一预测概率，经第二任务预测得到第二... 详细信息

标准号: CN112465017A

本发明公开了一种分类模型训练方法、装置、终端及存储介质，该方法在分类模型中构建针对于期望预测类别的第一任务和针对于非期望预测类别的第二任务，将样本输入分类模型后，经第一任务预测得到第一预测概率，经第二任务预测得到第二预测概率；再利用第一预测概率计算第一损失函数值，利用第二预测概率计算第二损失函数值，以及利用第一预测概率和第二预测概率计算第一任务和第二任务的关联损失函数值；基于第一损失函数值、第二损失函数值、关联损失函数值计算分类模型的最终损失函数值，再反向传播更新分类模型。本发明通过上述方式提前告知分类模型在进行预测时需要避免的非期望预测类别，提高预测的准确率，同时也降低预测错误时造成的影响。

关键词：预测损失函数分类模型概率计算非期望概率分类模型训练关联存储介质反向传播样本输入再利用准确率构建终端告知期望更新

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分类模型训练方法、分类方法、装置和设备

分类模型训练方法、分类方法、装置和设备

引用

作者：刘庆富陆颂华郑凯鑫王晓平毛宇星 200011 上海市黄浦区中山南路888号

本申请提供了一种分类模型训练方法、分类方法、装置和设备。该分类模型训练方法包括：响应于训练指令，基于预先建立的风险文本集计算至少一个样本对象对应的交互风险指标值；根据各交互风险指标值，将样本对象划分为预设数量个集群；... 详细信息

标准号: CN118013421A

本申请提供了一种分类模型训练方法、分类方法、装置和设备。该分类模型训练方法包括：响应于训练指令，基于预先建立的风险文本集计算至少一个样本对象对应的交互风险指标值；根据各交互风险指标值，将样本对象划分为预设数量个集群；基于样本对象的原始特征信息进行所有样本对象的群体关联，得到各样本对象对应的优化特征信息；原始特征信息为预先采集得到；将携带有样本对象所在集群对应集群标签的优化特征信息输入初始的集成分类模型，得到训练完成的集成分类模型。本申请的方法能够丰富用于描述样本对象的特征，使得最终训练得到的集成分类模型的预测结果更准确。

关键词：样本对象集成分类分类模型训练原始特征信息风险指标特征信息集群集群标签预测结果预先建立文本集预设申请优化采集关联指令携带分类响应群体

来源：评论

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分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：文一帆 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本发明公开了一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取初始样本数据集，其中，所述初始样本数据集包括第一数据子集和第二数据子集，所述第一数据子集的样本数量大于所述第二数据子集的样本数量；基于第一权... 详细信息

标准号: CN115496157A

本发明公开了一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取初始样本数据集，其中，所述初始样本数据集包括第一数据子集和第二数据子集，所述第一数据子集的样本数量大于所述第二数据子集的样本数量；基于第一权重在第一数据子集中进行数据抽样，以及基于第二权重在第二数据子集中进行数据抽样，得到训练数据集，其中，所述第一权重小于所述第二权重；基于所述训练数据集中的样本数据和所述样本数据对应的分类结果，对待训练的分类模型进行训练，得到目标分类模型。上述技术方案，提高了不平衡数据集下的分类效果。

关键词：样本数据第一数据数据抽样数据子集权重子集样本分类模型训练训练数据集存储介质电子设备分类结果分类模型分类效果目标分类训练数据数据集

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分类模型训练方法以及分类方法

分类模型训练方法以及分类方法

引用

作者：蒋乐怡 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

标准号: CN114511023A

关键词：分类模型训练数据预测结果分类模型训练样本数据目标分类分类比对申请

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