[发明专利]模型训练方法、数据类型识别方法和计算机设备有效
| 申请号： | 201810386283.6 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108764915B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 曾利彬 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 李辉 |
| 地址： | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种模型训练方法、数据类型识别方法和计算机设备。所述模型训练方法包括：确定迁移变量和互异变量；所述迁移变量用于表征源地区和目标地区之间历史数据的共有特征信息；所述互异变量用于表征源地区和目标地区历史数据的特有特征信息；基于源地区的历史数据，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第一分类模型；基于目标地区的历史数据和所述第一分类模型的训练结果，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第二分类模型；所述第二分类模型包括差异约束项；所述差异约束项用于约束所述迁移变量在所述第一分类模型和所述第二分类模型之间权重的差异。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 数据类型 识别 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，包括：确定迁移变量和互异变量；所述迁移变量用于表征源地区和目标地区之间历史数据的共有特征信息；所述互异变量用于表征源地区和目标地区历史数据的特有特征信息；基于源地区的历史数据，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第一分类模型；基于目标地区的历史数据和所述第一分类模型的训练结果，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第二分类模型；所述第二分类模型包括差异约束项；所述差异约束项用于约束所述迁移变量在所述第一分类模型和所述第二分类模型之间权重的差异。
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