[发明专利]机器学习模型的获取方法、获取装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810619091.5 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109034188B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 刘世权;刘弘也;苏驰 | 申请（专利权）人： | 北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种机器学习模型的获取方法、获取装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取标注有类别的第一样本图片；将标注有类别的第一样本图片作为训练样本，训练得到机器学习模型；将第二样本图片输入至机器学习模型，获取机器学习模型预测的第二样本图片的类别；确定机器学习模型所预测的具有正确类别的第二样本图片；将具有正确类别的第二样本图片作为训练样本，训练得到新的机器学习模型。本发明实施例提供的机器学习模型的获取方法，能够使机器学习模型的预测准确率得到提升，即提高机器学习模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 获取 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取标注有类别的第一样本图片；将所述标注有类别的第一样本图片作为训练样本，训练得到机器学习模型；将第二样本图片输入至所述机器学习模型，获取所述机器学习模型预测的所述第二样本图片的类别；确定所述机器学习模型所预测的具有正确类别的第二样本图片；将所述具有正确类别的第二样本图片作为训练样本，训练得到新的机器学习模型。
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