[发明专利]分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910113211.9 | 申请日： | 2019-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN109858558B | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 张志伟;吴丽军;李焱 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 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： | 孙翠贤;丁芸 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该训练方法中，预先将各个样本数据的分类标签，按照语义划分为具有上下位关系的至少两个层级；确定待训练的分类模型所需训练阶段的目标数量；在每一训练阶段，确定该训练阶段对应的目标层级，利用样本数据集中，目标层级的分类标签对应的样本数据，对分类模型进行训练，在满足预定收敛条件时，结束该训练阶段的训练过程；其中，目标数量个训练阶段中，至少有两个训练阶段所对应的目标层级不相同；在最后一个训练阶段结束后，完成对分类模型的训练。本公开提供的分类模型的训练方法，可以在将样本数据的分类标签之间的上下位关系考虑在内的前提下，实现对分类模型的有效训练。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，所述分类模型训练时所利用的样本数据集中，每个样本数据具有一分类标签，且预先将各个样本数据的分类标签，按照语义划分为具有上下位关系的至少两个层级，每一分类标签属于一个层级；所述方法包括：确定待训练的分类模型所需训练阶段的目标数量；针对所述目标数量个训练阶段中的每一训练阶段，确定该训练阶段对应的目标层级，利用所述样本数据集中，所述目标层级的分类标签对应的样本数据，对所述分类模型进行训练，在所述分类模型满足预定收敛条件时，结束该训练阶段的训练过程；其中，所述目标数量个训练阶段中，至少有两个训练阶段对应的目标层级不同；在最后一个训练阶段结束后，将当前训练得到的分类模型作为训练完成的分类模型。
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