[发明专利]模型训练方法、装置和电子设备在审
申请号: | 202110876129.9 | 申请日: | 2021-07-30 |
公开(公告)号: | CN113486982A | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
发明(设计)人: | 衣建中 | 申请(专利权)人: | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F16/9535 |
代理公司: | 泰和泰律师事务所 51219 | 代理人: | 祝海燕 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
本公开的实施例公开了模型训练方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:获取基准样本,其中,上述基准样本用于训练推荐信息的推送模型;对于至少一个训练任务中的目标训练任务,基于上述目标训练任务的样本修改规则,修改上述基准样本,以生成上述目标训练任务所需的目标训练样本;向上述目标训练任务传输其所需的目标训练样本,以使上述目标训练任务利用接收到的目标训练样本,训练生成目标推送模型。该实施方式可以提升目标训练任务的模型训练效率。
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种模型训练方法、装置和电子设备。
背景技术
在训练模型前,需要生成用于训练模型的训练样本。当训练样本的数量较多时,通常可以训练得到性能良好的模型。
在实际应用中,对于不同的模型训练场景,往往采用不同的模型训练方式。
发明内容
提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的实施例提供了一种模型训练方法、装置和电子设备,可以提升目标训练任务的模型训练效率。
第一方面,本公开的实施例提供了一种模型训练方法,该方法包括:获取基准样本,其中,上述基准样本用于训练推荐信息的推送模型;对于至少一个训练任务中的目标训练任务,基于上述目标训练任务的样本修改规则,修改上述基准样本,以生成上述目标训练任务所需的目标训练样本;向上述目标训练任务传输其所需的目标训练样本,以使上述目标训练任务利用接收到的目标训练样本,训练生成目标推送模型。
第二方面,本公开的实施例提供了一种模型训练装置,该装置包括:获取单元,用于获取基准样本,其中,上述基准样本用于训练推荐信息的推送模型;生成单元,用于对于至少一个训练任务中的目标训练任务,基于上述目标训练任务的样本修改规则,修改上述基准样本,以生成上述目标训练任务所需的目标训练样本;传输单元,用于向上述目标训练任务传输其所需的目标训练样本,以使上述目标训练任务利用接收到的目标训练样本,训练生成目标推送模型。
第三方面,本公开的实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的模型训练方法。
第四方面,本公开的实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的模型训练方法的步骤。
本公开的实施例提供的模型训练方法、装置和电子设备,首先,获取基准样本,其中,上述基准样本用于训练推荐信息的推送模型,然后,对于至少一个训练任务中的目标训练任务,可以基于上述目标训练任务的样本修改规则,修改上述基准样本,以生成上述目标训练任务所需的目标训练样本,进一步,可以向上述目标训练任务传输其所需的目标训练样本,以使上述目标训练任务利用接收到的目标训练样本,训练生成目标推送模型。一方面,目标训练任务在接收到目标训练样本后,可以直接利用目标训练样本训练生成目标推送模型,由此可以提升目标训练任务的模型训练效率。另一方面,目标训练任务无需存储基准样本,由此可以降低目标训练任务所在设备的存储空间浪费。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其它特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的模型训练方法的一些实施例的流程图;
图2是本公开的模型训练方法的又一些实施例的流程图;
图3是本公开的模型训练方法的一些实施例中生成第二中间样本的流程图;
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