一种模型训练方法、装置以及电子设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202010321189.X
IPC分类号：G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2020-04-22
申请人：
北京百度网讯科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种模型训练方法、装置以及电子设备
申请号	CN202010321189.X	申请日期	2020-04-22
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-08-11	公开/公告号	CN111523663A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	北京百度网讯科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京百度网讯科技有限公司	当前权利人	北京百度网讯科技有限公司
发明人	希滕;张刚;温圣召
代理机构	北京银龙知识产权代理有限公司	代理人	许静;黄灿

摘要

本申请公开了一种模型训练方法、装置以及电子设备，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：获取第一模态的第一样本集以及第二模态的第二样本集的特征分布；将第一样本集输入初始深度神经网络模型，得到第一样本集的特征数据，第一样本集的特征数据包括第一样本集的第一类特征数据；基于第一样本集的第一类特征数据，得到第一样本集的特征分布；利用第一损失函数对初始深度神经网络模型的参数进行调整，得到目标神经网络模型；其中，第一损失函数与第一样本集的特征分布以及第二样本集的特征分布相关。可提高目标深度神经网络模型的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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