[发明专利]模型获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201810070429.6 | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108197664B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 孙鹏飞;张昊 | 申请（专利权）人： | 北京墨丘科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京智信四方知识产权代理有限公司 11519 | 代理人： | 钟文芳 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例公开了模型获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：获取用户标注数据；所述用户标注数据包括第一训练样本和用户对所述第一训练样本的第一标注结果；从预训练模型集中选取与所述用户标注数据相匹配的预训练模型；所述预训练模型集包括一个或多个预先经过机器学习训练的预训练模型。通过本公开的实施方式，用户可以仅根据少量的用户标注数据，快速得到一个经过大量数据训练的预训练模型，由于服务器选择了最接近用户需求的预训练模型，用户可以直接部署该预训练模型并容忍少量误差，或者通过再训练的方式快速达到自身的需求，节省了用户成本，提高了用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 获取 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种模型获取方法，其特征在于，所述方法运行在服务器，包括：获取用户标注数据；其中，所述用户标注数据包括第一训练样本和用户对所述第一训练样本的第一标注结果；从预训练模型集中选取与所述用户标注数据相匹配的预训练模型；所述预训练模型集包括一个或多个预先经过机器学习训练的预训练模型。
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