[发明专利]特征提取方法、装置及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201910401822.3 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110222087B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 黄博;毕野;吴振宇;王建明 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/044;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征提取方法，该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括每个样本数据对应的原始特征；利用所述训练数据训练初始特征提取模型，并得到初始特征提取模型的参数值；对初始特征提取模型的参数值进行筛选，获取筛选后的参数值；利用筛选后的参数值重构所述初始特征提取模型，得到重构后的特征提取模型；将所述训练数据输入至所述重构后的特征提取模型中，得到每个样本数据的衍生特征；根据每个样本数据的衍生特征及每个样本数据对应的原始特征重新训练所述重构后的特征提取模型，直至迭代终止，并得到训练好的特征提取模型。本发明能更好的表示数据特征，提高特征提取的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括每个样本数据对应的原始特征；利用所述训练数据训练初始特征提取模型，并得到初始特征提取模型的参数值；对初始特征提取模型的参数值进行筛选，获取筛选后的参数值；利用筛选后的参数值重构所述初始特征提取模型，得到重构后的特征提取模型；将所述训练数据输入至所述重构后的特征提取模型中，得到每个样本数据的衍生特征；根据每个样本数据的衍生特征及每个样本数据对应的原始特征重新训练所述重构后的特征提取模型，直至迭代终止，并得到训练好的特征提取模型；获取目标数据；将所述目标数据输入至训练好的特征提取模型中，得到所述目标数据的特征。
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