[发明专利]基于有限数据的分类模型训练方法和终端设备在审
| 申请号： | 201811510302.8 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109697461A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 许国杰;刘川;吴又奎 | 申请（专利权）人： | 中科恒运股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 石家庄国为知识产权事务所 13120 | 代理人： | 秦敏华 |
| 地址： | 050090 河北省石家庄市新石*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明适用于机器学习技术领域，提供了一种基于有限数据的分类模型训练方法和终端设备，其中，所述方法包括：获取预训练模型和数据集；将数据集随机划分两个子集，并确定两个子集中的任意一个子集为训练集；将两个子集中的另一个子集确定为测试集；根据训练集训练预训练模型；根据测试集测试训练后的预训练模型；根据测试结果对训练后的预训练模型进行评估。在本发明实施例提供的基于有限数据的分类模型训练方法和终端设备中，由于预训练模型是已应用于其他分类问题的模型，相较于新建模型，对其进行适应性训练和局部优化所需的时间和数据量必然大幅减小，从而解决了现有技术对机器分类模型进行训练时耗时较长和训练所需数据过多的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 分类模型训练 终端设备 测试集 数据集 训练集 机器学习技术 适应性训练 分类问题 机器分类 局部优化 子集确定 数据量 减小 子集 耗时 测试 评估 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于有限数据的分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取预设的预训练模型和数据集；对所述数据集进行预分类，并根据分类结果将所述数据集对应划分为多个子集；分别从各个所述子集中抽取设定数量的样本组成训练集和测试集；根据所述训练集训练所述预训练模型；根据所述测试集测试训练后的所述预训练模型，并获取测试结果；根据所述测试结果对训练后的所述预训练模型进行评估。
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