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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

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48 篇 支付宝信息技术有...
43 篇 腾讯科技有限公司
32 篇 北京百度网讯科技...
21 篇 清华大学
20 篇 北京邮电大学
20 篇 北京理工大学
18 篇 浙江大学
18 篇 南京邮电大学
16 篇 杭州海康威视数字...
16 篇 平安科技有限公司
15 篇 杭州电子科技大学
15 篇 北京航空航天大学
14 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 北京工业大学
12 篇 华中科技大学
11 篇 北京大学
11 篇 之江实验室
11 篇 北京三快在线科技...
11 篇 阿里巴巴集团控股...
10 篇 华为技术有限公司

作者

12 篇 刘洋
11 篇 周俊
10 篇 王磊
9 篇 李仁刚
9 篇 赵雅倩
9 篇 杨帆
7 篇 吴栋
7 篇 陈涛
7 篇 郭振华
7 篇 卞阳
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6 篇 权纯
6 篇 姚沛
6 篇 王星
6 篇 刘超
6 篇 周胜平
6 篇 刘聪
6 篇 王伟
6 篇 刘春伟
6 篇 王滨

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1,497 篇 中文

检索条件"主题词=模型训练过程"

共 1497 条记录，以下是11-20 订阅

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排序：

一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置

一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置

引用

作者：朱海洋周俊陈为严凡钱中昊毛科添 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本说明书提供一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置，根据调整配置参数的方法，在模型训练过程中，采集工作节点的至少一个节点度量指标以及至少一个系统度量指标；基于该节点度量指标确定待调整的第一待调配置参数；确定第一... 详细信息

标准号: CN113255931B

本说明书提供一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置，根据调整配置参数的方法，在模型训练过程中，采集工作节点的至少一个节点度量指标以及至少一个系统度量指标；基于该节点度量指标确定待调整的第一待调配置参数；确定第一待调配置参数对应的第一调整策略；按照第一调整策略调整第一待调配置参数；以及将该系统度量指标发送给目标设备，使目标设备确定待调整的第二待调配置参数，并确定第二待调配置参数对应的第二调整策略；接收目标设备返回的第二调整策略；按照第二调整策略调整第二待调配置参数。如此实现了在模型训练过程中，自适应的对配置参数进行调整的目的，提高了模型训练的效率以及性能。

关键词：配置参数调整策略模型训练过程节点度量目标设备系统度量工作节点接收目标模型训练指标确定自适应采集返回

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基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、设备

基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、设备

引用

作者：石晓龙黄望苏颖亮饶鑫刘双萍 518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46层

本申请属于数据处理领域，公开了一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的待评估数据；获取特征的对比评估数值，并计算待评估数据相对于... 详细信息

标准号: CN111404721A

本申请属于数据处理领域，公开了一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的待评估数据；获取特征的对比评估数值，并计算待评估数据相对于对比评估数值的偏差数值；然后偏差数值对评估数据进行处理和分类操作，并与预设图像模板进行关联，生成评估结果页面以进行展示。解决了现有技术中得到的每个特征的评估数据杂乱无序不便于后期分析的技术问题。

关键词：评估数据对比评估评估结果预设模型训练过程数据处理领域计算机设备数据可视化模型特征图像模板杂乱无序页面采集关联分类申请展示分析

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一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置

一种在模型训练过程中调整配置参数的方法及装置

引用

作者：朱海洋周俊陈为严凡钱中昊毛科添 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

标准号: CN113255931A

关键词：配置参数调整策略模型训练过程节点度量目标设备系统度量工作节点接收目标模型训练指标确定自适应采集返回

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一种用于目标检测器模型训练过程中的免除采样方法

一种用于目标检测器模型训练过程中的免除采样方法

引用

作者：徐童陈卓刘东陈恩红吴世伟 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

本发明提出一种用于目标检测器模型训练过程中的免除采样方法，包括如下步骤：步骤1：最优偏差初始化，有偏地初始化检测器模型网络输出预测张量的卷积层的偏置，使得检测器的分类损失被在训练开始阶段被初始化为极小值点；步骤2：设计... 详细信息

标准号: CN111291796A

本发明提出一种用于目标检测器模型训练过程中的免除采样方法，包括如下步骤：步骤1：最优偏差初始化，有偏地初始化检测器模型网络输出预测张量的卷积层的偏置，使得检测器的分类损失被在训练开始阶段被初始化为极小值点；步骤2：设计目标检测器训练的指导性损失函数，使用目标检测中的边框回归损失指导确定分类损失缩放的比例，通过比例计算使得分类损失与边框回归损失在数值上时刻相等；步骤3：设置目标检测器模型训练类别的自适应阈值，计算数据集中统计的类别的数量和所有类别的数量的比值与正负样本数量的比值的乘积，根据某类别的数量和所有类别的数量的比值自适应的确定阈值。

关键词：检测器边框目标检测器初始化自适应分类初始化检测器模型训练过程比例计算计算数据开始阶段模型网络模型训练目标检测设计目标输出预测损失函数正负样本回归采样卷积偏置缩放相等统计

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一种大米碎米检测方法和系统

一种大米碎米检测方法和系统

引用

作者：赵公方李新奇樊春晓沈红艳严金欣 230011 安徽省合肥市高新区科学大道79号科园创业中心1号楼210室

本发明公开了一种大米碎米检测方法和系统，其中方法包括以下步骤：S1，图像采集；S2，对步骤S1采集的图像进行预处理；S3，根据步骤S2预处理后的图像数据进行碎米率计算。本发明使用基于标记控制的形态学梯度的分水岭算法来实现粘连大... 详细信息

标准号: CN115511803A

本发明公开了一种大米碎米检测方法和系统，其中方法包括以下步骤：S1，图像采集；S2，对步骤S1采集的图像进行预处理；S3，根据步骤S2预处理后的图像数据进行碎米率计算。本发明使用基于标记控制的形态学梯度的分水岭算法来实现粘连大米的分割，统计米粒数目。在图像预处理阶段，用图像增强扩充数据集，防止模型训练过程中出现过拟合现象。本方法使用了全卷积网络，由于采集到的图像能够直接输入到网络中，免去了复杂的特征提取，减少了数据预处理的难度，降低了算法设计的复杂度，避免了造成的误判，提高了识别精确度。

关键词：预处理形态学采集图像模型训练过程分水岭算法数据预处理图像预处理标记控制大米碎米方法使用算法设计特征提取图像采集图像数据图像增强复杂度数据集碎米率误判粘连米粒卷积拟合网络大米分割检测统计

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一种通用的合成孔径雷达图像舰船目标斜框检测框架

一种通用的合成孔径雷达图像舰船目标斜框检测框架

引用

作者：周越姜雪 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明公开了一种通用的合成孔径雷达图像舰船目标斜框检测框架，包括数据加载模块、数据处理模块、模型模块、评估模块、可视化模块、SAR数据扩充模块、噪声干扰抑制模块和SAR预训练模型库模块，数据加载模块用于读取SAR舰船斜框检测... 详细信息

标准号: CN117853898A

本发明公开了一种通用的合成孔径雷达图像舰船目标斜框检测框架，包括数据加载模块、数据处理模块、模型模块、评估模块、可视化模块、SAR数据扩充模块、噪声干扰抑制模块和SAR预训练模型库模块，数据加载模块用于读取SAR舰船斜框检测数据集的图片和标注；数据处理模块用于数据增强；模型模块用于对斜框检测网络的参数进行训练；评估模块用于对测试集数据进行测试并输出指标；可视化模块用于对模型训练过程的指标、数据集标注和模型预测结果进行可视化；SAR数据扩充模块用于对SAR舰船数据集的样本数量进行扩充；噪声干扰抑制模块用于对SAR图像特有的噪声和干扰进行抑制；SAR预训练模型库模块用于提供已经在各个SAR舰船斜框检测数据集上面训练好的模型权重。

关键词：舰船数据处理模块数据加载模块可视化模块检测数据模型模块评估模块数据扩充训练模型抑制模块噪声干扰库模块数据集标注合成孔径雷达图像读取模型训练过程模型预测结果测试集数据噪声和干扰舰船目标输出指标数据增强可视化通用的检测权重样本测试网络图片

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Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法

Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法

引用

作者：杨昆张轩旗刘琨崔振宇刘爽薛林雁李民许天笑 071002 河北省保定市五四东路180号

本发明涉及一种Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法，包括以下步骤：①提供一个标注有Ki67表达标签的肾癌CT图像数据集和一个未标注的肾癌CT图像数据集。②运用带有Ki67表达标签的数据集，训练预设模型以预测Ki67的表达。③通过预... 详细信息

标准号: CN116824297A

本发明涉及一种Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法，包括以下步骤：①提供一个标注有Ki67表达标签的肾癌CT图像数据集和一个未标注的肾癌CT图像数据集。②运用带有Ki67表达标签的数据集，训练预设模型以预测Ki67的表达。③通过预训练模型，处理未标注的肾癌CT图像数据集，产生Ki67表达的伪标签。④设计并执行一个自蒸馏模型，使其深层部分为浅层部分提供教学引导。⑤将伪标签与原始图像一同输入自蒸馏模型中，执行模型训练。⑥在模型训练过程中，形成训练损失，作为自蒸馏的指导。⑦通过这种自蒸馏方法，得到能够准确预测Ki67表达的模型。本发明解决了深度网络规模大且难以部署以及医学影像标注数量少的问题，具有临床应用价值。

关键词：蒸馏标签标注肾癌模型训练过程教学引导临床应用模型训练网络规模训练模型医学影像预测模型原始图像数据集预测浅层预设影像优化部署

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一种基于联邦学习价值评估的慢性病医疗保健方法和系统

一种基于联邦学习价值评估的慢性病医疗保健方法和系统

引用

作者：吴超李金华李皓 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于联邦学习价值评估的慢性病医疗保健方法和方法，属于智慧医疗技术领域。客户端利用本地私有样本数据集训练本地模型，服务器利用私有样本数据集测试所有客户端的本地模型，对全部客户端进行等级划分；服务器初始化... 详细信息

标准号: CN116598012A

本发明公开了一种基于联邦学习价值评估的慢性病医疗保健方法和方法，属于智慧医疗技术领域。客户端利用本地私有样本数据集训练本地模型，服务器利用私有样本数据集测试所有客户端的本地模型，对全部客户端进行等级划分；服务器初始化全局模型参数，并发送到所有客户端进行本地训练；服务器根据客户端的等级选择部分客户端，被选中的客户端将本地模型参数上传到服务器，服务器更新全局模型参数并传输回全部客户端；循环联邦训练过程，直到整个训练过程收敛。本发明通过评估联邦学习中不同数据源的价值，将客户端划分为若干个级别并赋予不同的优先级，避免模型训练过程中低质量数据造成时间和计算资源浪费，提高联邦学习的性能和训练效率。

关键词：客户端服务器全局模型训练过程样本数据服务器初始化模型训练过程医疗技术领域服务器更新等级选择计算资源价值评估模型参数训练效率医疗保健质量数据慢性病数据源客户学习并发收敛测试传输评估赋予

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基于混合损失与图注意力的小样本SAR目标分类方法

基于混合损失与图注意力的小样本SAR目标分类方法

引用

作者：白雪茹杨敏佳孟昭晗周峰 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明提出了一种基于混合损失与图注意力的小样本SAR目标分类方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于混合损失与图注意力的网络模型H；对H进行迭代训练；获取小样本SAR图像的目标分类结果。本发明通过训练任务集的分... 详细信息

标准号: CN113095416B

本发明提出了一种基于混合损失与图注意力的小样本SAR目标分类方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于混合损失与图注意力的网络模型H；对H进行迭代训练；获取小样本SAR图像的目标分类结果。本发明通过训练任务集的分类损失值l_C和训练任务集的嵌入损失值l_E的加权和组成训练任务集的混合损失值l，对嵌入网络模块E中所有第一卷积层和第二卷积层的参数、图注意力网络模块G中所有第一全连接层和第二全连接层的参数进行更新，增强了同种SAR目标类别的特征之间的相似性和不同SAR目标类别的特征之间的差异性，且通过数据增强有效降低了模型训练过程中过拟合的风险，提高了小样本SAR目标的分类精度。

关键词：混合损失任务集小样本注意力目标分类目标类别网络模块连接层卷积嵌入模型训练过程测试样本集训练样本集迭代训练数据增强网络模型差异性加权和分类构建拟合更新

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书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质

书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质

引用

作者：王海璐冯丽洋李帆曹雯潇 100124 北京市朝阳区四惠大厦2029E

本发明公开了一种书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质，该方法包括：获取用户集合中的用户针对书籍集合中的书籍的交互行为数据；针对任一用户，确定第一书籍子集、第二书籍子集和各个第二书籍的交互时长标签；计算第一书... 详细信息

标准号: CN111125543B

本发明公开了一种书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质，该方法包括：获取用户集合中的用户针对书籍集合中的书籍的交互行为数据；针对任一用户，确定第一书籍子集、第二书籍子集和各个第二书籍的交互时长标签；计算第一书籍子集的第一特征向量和各个第二书籍的第二特征向量；计算各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度；根据各个用户的各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度以及各个第二书籍的交互时长标签训练得到书籍推荐排序模型。该方案在模型训练过程中充分考虑了用户与书籍之间的交互时长，得到的书籍推荐排序模型能够准确地基于交互时长对书籍进行排序，有助于提高用户对推荐书籍的交互时长。

关键词：书籍特征向量时长排序模型子集相似度模型训练过程标签训练存储介质计算设备交互行为用户集合排序集合标签

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