[发明专利]数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202110604501.0 | 申请日: | 2021-05-31 |
公开(公告)号: | CN113344214B | 公开(公告)日: | 2022-06-14 |
发明(设计)人: | 徐扬凯;王桂彬;丛士钧 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 王萌 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据处理 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本公开提供了一种数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及深度学习、大数据处理等人工智能技术领域。具体实现方案为:获取多个样本数据,多个样本数据具有对应的多个标注信息;对多个样本数据进行融合处理,以得到目标样本数据;以及根据多个样本数据、目标样本数据,以及多个标注信息训练初始的数据处理模型,以得到目标数据处理模型。由于是根据融合处理得到的目标样本数据对初始的数据处理模型进行训练,能够相应地减少数据处理模型所处理的数据量,从而有效地避免无效数据对显存的占用,有效地提升数据处理模型的训练效率,提升数据处理模型的数据处理效果。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及深度学习、大数据处理等人工智能技术领域,具体涉及一种数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术;人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术,以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
相关技术中,在数据处理模型训练过程中,由于多个样本数据之间的帧长差异较大,通常采用对多个样本数据对齐的方式,以根据对齐的样本数据进行模型训练,而对多个样本数据对齐的方式会带入无效数据,从而影响数据处理模型的训练效率。
发明内容
本公开提供了一种用于数据处理模型的训练方法、数据处理方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。
根据本公开的第一方面,提供了一种数据处理模型的训练方法,包括:获取多个样本数据,多个样本数据具有对应的多个标注信息;对多个样本数据进行融合处理,以得到目标样本数据;以及根据多个样本数据、目标样本数据,以及多个标注信息训练初始的数据处理模型,以得到目标数据处理模型。
根据本公开的第二方面,提供了一种据处理方法,包括:获取待处理数据;将待处理数据输入至如上述的数据处理模型的训练方法训练得到的目标数据处理模型之中,以得到目标数据处理模型输出的目标信息。
根据本公开的第三方面,提供了一种数据处理模型的训练装置,包括:第一获取模块,用于获取多个样本数据,多个样本数据具有对应的多个标注信息;融合模块,用于对多个样本数据进行融合处理,以得到目标样本数据;训练模块,用于根据多个样本数据、目标样本数据,以及多个标注信息训练初始的数据处理模型,以得到目标数据处理模型。
根据本公开的第四方面,提供了一种数据处理装置,包括:第二获取模块,用于获取待处理数据;处理模块,用于将待处理数据输入至如上述的数据处理模型的训练装置训练得到的目标数据处理模型之中,以得到目标数据处理模型输出的目标信息。
根据本公开的第五方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如第一方面的数据处理模型的训练方法,或者执行如第二方面的数据处理方法。
根据本公开的第六方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行如第一方面的数据处理模型的训练方法,或者执行如第二方面的数据处理方法。
根据本公开的第七方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面的数据处理模型的训练方法,或者执行如第二方面的数据处理方法。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
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