[发明专利]一种模型训练方法、装置、及计算机设备有效
| 申请号： | 201810848267.4 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109214421B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王骏 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了一种模型训练方法、装置、及计算机设备，该方法包括：确定所述源域样本集和目标域样本集的共有特征空间；根据所述源域样本集中已确定标签样本的标签值，和其在所述共有特征空间上的特征值，在所述共有特征空间中确定出正相关特征项和负相关特征项；根据所述正相关特征项和所述负相关特征项预测出所述目标域样本集中不确定标签样本的标签值；将已预测出标签值的不确定标签样本与所述源域样本集进行整合，利用整合后的样本集训练得到分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，所述方法包括：确定所述源域样本集和目标域样本集的共有特征空间；根据所述源域样本集中已确定标签样本的标签值，和其在所述共有特征空间上的特征值，在所述共有特征空间中确定出正相关特征项和负相关特征项；根据所述正相关特征项和所述负相关特征项预测出所述目标域样本集中不确定标签样本的标签值；将已预测出标签值的不确定标签样本与所述源域样本集进行整合，利用整合后的样本集训练得到分类模型。
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