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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81-90 订阅

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详细简洁

排序：

分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质

分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质

引用

作者：何世明 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

本公开实施例提供了一种分类模型训练的方法，该方法包括：通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数；用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型；其中，所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本... 详细信息

标准号: CN114239666A

本公开实施例提供了一种分类模型训练的方法，该方法包括：通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数；用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型；其中，所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括一个小区的多个通信参数，每个小区具有确定的类型，所述训练样本集的多个训练样本对应的多个小区具有至少两种不同的类型；所述分类模型为机器学习模型，其用于通过小区的多个通信参数确定小区的类型。本公开实施例还提供了一种设备、计算机可读介质。

关键词：训练样本集分类模型训练样本小区初始参数计算机可读介质分类模型训练机器学习模型通信参数确定粒子群算法通信参数

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分类模型训练和分类方法、装置、计算机设备和存储介质

分类模型训练和分类方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：杨子翊叶兆丰廖奔犇张胜誉 518000 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、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取支持集和查询集；将支持集和查询集输入初始耐药性分类模型中，初始耐药性分类模型基于各个支持样本特征向量和各个查询样本特征向量进行耐药性相关特征... 详细信息

标准号: CN113299346A

本申请涉及一种分类模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取支持集和查询集；将支持集和查询集输入初始耐药性分类模型中，初始耐药性分类模型基于各个支持样本特征向量和各个查询样本特征向量进行耐药性相关特征筛选，得到各个目标支持特征向量和各个目标查询特征向量，基于各个目标支持特征向量计算耐药性类别对应的初始类别表征向量，并基于各个目标查询特征向量与初始类别表征向量之间的相似程度确定各个查询样本特征向量对应的训练耐药性类别信息；基于训练耐药性类别信息和对应的耐药性类别标签更新初始耐药性分类模型并迭代执行，得到目标耐药性分类模型。采用本方法能够提高目标耐药性分类模型的耐药性分类准确性。

关键词：耐药性分类模型样本特征向量特征向量类别表征类别信息目标查询查询集向量分类模型训练特征向量计算分类准确性计算机设备查询存储介质迭代执行类别标签特征筛选相似程度更新申请

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分类模型训练、伪基站短信识别方法和装置

分类模型训练、伪基站短信识别方法和装置

引用

作者：吴文亮 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本发明涉及一种分类模型训练、伪基站短信识别方法和装置，该分类模型训练方法包括：获取第一样本特征数据集；根据所述第一样本特征数据集中的样本特征数据训练第一分类模型；获取不同于所述第一样本特征数据集的第二样本特征数据集；... 详细信息

标准号: CN110019791B

本发明涉及一种分类模型训练、伪基站短信识别方法和装置，该分类模型训练方法包括：获取第一样本特征数据集；根据所述第一样本特征数据集中的样本特征数据训练第一分类模型；获取不同于所述第一样本特征数据集的第二样本特征数据集；通过训练完成的第一分类模型，对所述第二样本特征数据集中的样本特征数据进行分类，得到分类为疑似伪基站短信类的样本特征数据；根据分类为疑似伪基站短信类的样本特征数据训练用于伪基站短信分类的第二分类模型。本申请提供的方案提高了伪基站短信识别效率。

关键词：样本特征伪基站分类模型数据集分类模型训练短信识别数据集中数据训练短信分类方法和装置短信分类申请

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分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置

分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置

引用

作者：王献唐剑波李长亮 100085北京市海淀区小营西路33号金山软件大厦2层西区

本申请提供一种分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置，所述分类模型训练的方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括至少三种类别标签以及类别标签对应的特征数据，统计每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比；... 详细信息

标准号: CN110442722A

本申请提供一种分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置，所述分类模型训练的方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括至少三种类别标签以及类别标签对应的特征数据，统计每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比；根据每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比，将所述样本数据集中的类别标签划分为至少两个样本组；将所述样本组输入至对应的分类模型中进行训练直至达到训练条件。样本数据集中的类别标签比例不均衡，上述处理后的样本数据集的质量大幅提高，进而能够确保分类模型的训练效果，训练好的分类模型在实际的分类预测时，大幅提高训练好的分类模型的分类准确率。

关键词：样本数据类别标签分类模型分类模型训练样本组分类准确率数据分类特征数据训练条件训练效果不均衡分类预测申请统计

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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：陈方印 215026 江苏省苏州市工业园区归家巷222号麦迪科技大楼7F-2

本发明实施例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：确定训练样本集合；针对各训练样本数据，将当前训练样本数据作为待训练分类模型的输入参数，得到与当前训练样本数据相对应的至少一个待确定分类标识... 详细信息

标准号: CN114121232A

本发明实施例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：确定训练样本集合；针对各训练样本数据，将当前训练样本数据作为待训练分类模型的输入参数，得到与当前训练样本数据相对应的至少一个待确定分类标识；根据当前训练样本数据中的至少一个理论分类标识和相应的至少一个待确定分类标识，对待训练分类模型中的模型参数进行修正；将待训练分类模型中的损失函数收敛作为训练目标，得到目标分类模型。解决了现有技术中基于原始神经网络模型对图像进行分类，存在分类准确性差的问题，实现提高模型训练的速度和准确度，同时在模型训练后及时做出评估反馈，不断优化分类模型，达到提高模型分类准确性的技术效果。

关键词：训练样本数据训练分类分类标识模型训练分类模型训练训练样本集合分类准确性存储介质电子设备分类模型技术效果理论分类模型参数模型分类目标分类输入参数损失函数网络模型训练目标原始神经准确度收敛图像修正反馈分类评估优化

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数据表的脱敏分类方法、分类模型训练方法及装置

数据表的脱敏分类方法、分类模型训练方法及装置

引用

作者：王刚张效铭 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本申请提供一种数据表的脱敏分类方法、分类模型训练方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中，数据表的脱敏分类方法包括：获取数据表的表结构信息；从表结构信息中，获取字段信息；通过数据分类模型，对字段信息进行敏感类型识别，得... 详细信息

标准号: CN115687980A

本申请提供一种数据表的脱敏分类方法、分类模型训练方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中，数据表的脱敏分类方法包括：获取数据表的表结构信息；从表结构信息中，获取字段信息；通过数据分类模型，对字段信息进行敏感类型识别，得到字段信息对应的预测敏感类型，其中，数据分类模型为训练得到的神经网络模型。从而，引入神经网络模型，提高对结构化数据的敏感类型识别的精准度与可迁移性。

关键词：敏感类型神经网络模型表结构信息数据分类字段信息脱敏分类模型训练数据处理技术结构化数据精准度迁移性分类引入预测申请

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一种分类模型训练方法、图像分类方法及相关设备

一种分类模型训练方法、图像分类方法及相关设备

引用

作者：韩益增齐鹏飞浦一凡王语霖冯俊兰邓超黄高 100053 北京市西城区宣武门西大街32号

本申请提供一种分类模型训练方法、图像识别方法及相关设备，分类模型训练方法包括：使用图像分类模型分别对多个第一样本数据进行前向传播计算，以得到多个第一样本数据的第一损失值，图像分类模型包括多个出口，每一第一样本数据的第... 详细信息

标准号: CN116958616A

本申请提供一种分类模型训练方法、图像识别方法及相关设备，分类模型训练方法包括：使用图像分类模型分别对多个第一样本数据进行前向传播计算，以得到多个第一样本数据的第一损失值，图像分类模型包括多个出口，每一第一样本数据的第一损失值包括在多个出口的损失值，多个第一样本数据为第一采样得到的图像帧数据；使用权重预测模型对多个第一样本数据的第一损失值进行权重预测，得到多个第一样本数据分别在每一出口的目标权重；基于多个第一样本数据分别在每一出口的预测权重，以及多个第一样本数据的第一损失值，对图像分类模型进行训练，得到用于对图像进行分类的图像分类模型。本申请可以提升模型性能。

关键词：样本数据图像分类模型权重分类模型训练出口图像帧数据前向传播图像识别预测模型采样预测申请使用权图像分类

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一种用于视频数据分类模型训练的方法及装置

一种用于视频数据分类模型训练的方法及装置

引用

作者：尉苗苗杨涵悦 200120 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区商城路618号1107-1112室

本申请提供了一种用于视频数据分类模型训练的方法及装置。其方法包括：获取若干个不同视频类型的视频数据；设定每个视频数据的质量评估目标结果，并根据视频类型和质量评估目标结果，给每个视频数据标注标签，其中，标签是视频类型及... 详细信息

标准号: CN116996680A

本申请提供了一种用于视频数据分类模型训练的方法及装置。其方法包括：获取若干个不同视频类型的视频数据；设定每个视频数据的质量评估目标结果，并根据视频类型和质量评估目标结果，给每个视频数据标注标签，其中，标签是视频类型及其对应的预设质量评估目标结果的组合，每类标签对应一组视频编码参数值；提取视频数据的视频图像特征，并将其和质量评估目标结果作为融合特征，和标签组成样本数据，构建样本数据集；训练分类器，得到视频数据分类模型。通过该方法获得的视频数据分类模型可用于预测待编码视频数据的标签类别，结合预设的对照表，可自适应确定视频编码参数值，提高了参数设置效率，还可动态实现码率和编码后视频质量的平衡。

关键词：视频数据目标结果质量评估视频类型标签分类模型视频编码样本数据预设编码视频数据分类模型训练视频图像特征对照表编码后视频训练分类器自适应确定标签类别参数设置动态实现构建可用码率标注融合平衡预测申请

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测试结果分类模型训练方法、分类方法及装置

测试结果分类模型训练方法、分类方法及装置

引用

作者：丁乐乐冯城城郭晟郑华美 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本公开提供了一种测试结果分类模型训练方法，应用于金融领域、人工智能领域或其它领域。测试结果分类模型训练方法包括：获取多个日志文本，其中，每个日志文本包括自动化测试执行失败的案例；根据多个日志文本生成训练样本数据集，其... 详细信息

标准号: CN113515625A

本公开提供了一种测试结果分类模型训练方法，应用于金融领域、人工智能领域或其它领域。测试结果分类模型训练方法包括：获取多个日志文本，其中，每个日志文本包括自动化测试执行失败的案例；根据多个日志文本生成训练样本数据集，其中，训练样本数据集中包括词向量矩阵以及词向量矩阵的标签信息；以及利用训练样本数据集训练待训练测试结果分类模型，得到用于对自动化测试结果进行分类的测试结果分类模型。本公开还提供了一种测试结果分类方法、测试结果分类模型训练装置、测试结果分类装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

关键词：分类模型训练训练样本数据日志矩阵词向量计算机可读存储介质文本计算机程序产品自动化测试结果人工智能领域自动化测试标签信息电子设备分类模型分类装置结果分类金融领域文本生成训练测试分类失败应用

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一种分类模型训练方法及装置、存储介质

一种分类模型训练方法及装置、存储介质

引用

作者：徐泽宇邓雄文 100085 北京市海淀区清河朱房路临66号C栋C单元

本公开是关于一种分类模型训练方法及装置、存储介质。分类模型训练方法，包括：利用已知离散标签的第一数据集进行分类模型的初始训练，得到第一分类模型；将第一数据集内的样本数据输入到第一分类模型，得到连续标签；利用样本数据和... 详细信息

标准号: CN111275089B

本公开是关于一种分类模型训练方法及装置、存储介质。分类模型训练方法，包括：利用已知离散标签的第一数据集进行分类模型的初始训练，得到第一分类模型；将第一数据集内的样本数据输入到第一分类模型，得到连续标签；利用样本数据和连续标签构成的第二数据集，继续训练第一分类模型得到第二分类模型；利用第二分类模型对第一数据集包含的样本数据进行分类，得到第二分类模型输出的连续标签；将第二分类模型输出的连续标签满足存疑条件的样本数据输出，以获得对样本数据重新标注的离散标签，以更新第二数据集；利用更新后的第二数据集继续训练第二分类模型，直到满足训练停止条件。

关键词：分类模型样本数据连续标签第一数据数据集分类模型训练离散标签输出存储介质停止条件更新标注分类

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