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检索条件"主题词=分类模型训练"
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案件分类方法、分类模型训练方法及相关产品
案件分类方法、分类模型训练方法及相关产品
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作者： 骆雄辉 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
本发明实施例公开了一种案件分类方法、分类模型训练方法及相关产品，该案件分类方法可包括：获取待分类案件的案情信息；通过分类模型，识别待分类案件的案情信息所属的案件类型，其中，该分类模型是通过语料训练集和案件训练集训练得... 详细信息
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病灶分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质
病灶分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质
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作者： 甘伟焜 詹维伟 张璐 陈超 黄凌云 刘玉宇 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
本发明提供一种病灶分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，病灶分类模型训练方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包含若干分别标注有病灶区的样本图片，且各所述病灶区分别标记有对应的分类标签；对各所述病灶区进行局... 详细信息
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意见分类模型训练方法、意见分类方法、装置及介质
意见分类模型训练方法、意见分类方法、装置及介质
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作者： 于向丽 张媛媛 100033 北京市西城区金融大街21号
本公开提供意见分类模型训练方法、意见分类方法、装置及介质，涉及数据技术领域，解决如何充分挖掘用户反馈意见中的有效信息的问题，所述训练方法包括：获取包括多条历史意见分类数据的训练集，每条历史意见分类数据包括：历史意见分... 详细信息
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情绪分类模型训练方法、情绪预测方法和装置
情绪分类模型训练方法、情绪预测方法和装置
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作者： 张笑雪 李曼丽 文晋京 100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本申请涉及一种情绪分类模型训练方法、情绪预测方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及人工智能领域，可用于金融科技领域或其他相关领域。情绪分类模型训练方法包括：获取样本参与方的样本文本数据，以及样本标签；将样本文本... 详细信息
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分类模型训练方法、瑕疵检测方法、装置和电子设备
分类模型训练方法、瑕疵检测方法、装置和电子设备
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作者： 雷翔 张发恩 刘金露 秦永强 400000 重庆市九龙坡区火炬大道69号重庆启迪科技园9号楼三层306
本申请提供了一种分类模型训练方法、瑕疵检测方法、装置和电子设备，其中，该分类模型训练方法包括：使用第一训练集，对初始提取模型进行训练，以得到目标提取模型；使用该目标提取模型提取第二训练集中的各张瑕疵图片进行特征提取，... 详细信息
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分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质
分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质
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作者： 杨志科 曹文龙 蒋秋明 200436 上海市静安区万荣路1198号A座5层
本发明实施例公开了一种分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质。该方法包括：在初始样本数据中确定当前次迭代的第一抽样样本数据和第二抽样样本数据，其中，所述第一抽样样本数据为首次迭代中预设数量的随机抽样数据或上一... 详细信息
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分类模型训练方法、轿厢内对象分类方法、设备及介质
分类模型训练方法、轿厢内对象分类方法、设备及介质
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作者： 杨志新 王继坤 杨朝旭 中国澳门氹仔大学大马路
本申请提供一种分类模型训练方法、轿厢内对象分类方法、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域。该分类模型训练方法包括：首先根据每一层极限学习机的神经元节点数，采用自编码器处理轿厢内样本图像，得到堆栈式极限学习机中第一层极限... 详细信息
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分类模型训练和数据分类方法、装置、电子设备
分类模型训练和数据分类方法、装置、电子设备
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作者： 王康 高洋波 100083 北京市海淀区北四环西路9号2106-030
本申请实施例提供了分类模型训练和数据分类方法、装置、电子设备及存储介质方法、装置、电子设备及存储介质，该分类模型训练方法包括：获取已标注训练数据和待标注训练数据；对于每一个待标注样本，确定该待标注样本与每一个已标注样... 详细信息
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分类模型训练方法及装置
分类模型训练方法及装置
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作者： 鲍梦瑶 刘佳伟 章鹏 张谦 殷雪梅 200010 上海市黄浦区外马路618号8层803室
本说明书实施例提供分类模型训练方法及装置，其中，该方法包括获取正样本训练数据，并根据至少两种数据增强方法，对正样本训练数据进行数据增强，获得初始负样本训练数据；根据正样本训练数据和初始负样本训练数据，训练获得第一分类... 详细信息
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分类模型训练方法及装置
分类模型训练方法及装置
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作者： 吴问天 230000 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期J1楼A座5-9层
本发明实施例涉及图像处理领域，提供一种分类模型训练方法及装置，所述分类模型训练方法包括：获取待训练数据集，并将待训练数据集划分为训练样本集及验证样本集；建立对地物进行分类的分类模型，分类模型包括模型参数；基于验证样本... 详细信息
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