[发明专利]模型的训练方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质

摘要

本说明书一个或多个实施例提供了一种模型的训练方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。在一种实施例中，一种模型的训练方法所训练的模型包括三个子模型，训练样本包括存储于存储空间中的有标签样本集和无标签样本集，在计算设备执行每一轮模型训练的过程中，针对每个子模型，利用有标签样本集和该子模型对应的伪标签样本集对该子模型进行训练，利用该子模型以外的其它两个子模型针对测试样本集的测试结果和针对无标签样本集的预测结果，更新该子模型的伪标签样本集，直到每个伪标签样本集中均不再有新的样本加入时，模型训练结束，得到最终的模型训练结果。

主权项

1.一种模型的训练方法，应用于计算设备，其中，所述模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型，训练样本包括：存储于存储空间中的有标签样本集和无标签样本集，该方法包括：对于每一轮模型训练，计算设备执行以下步骤：分别从有标签样本集中采样得到第一训练样本集、第二训练样本集和第三训练样本集；分别使用第一训练样本集和第一伪标签样本集中的样本训练第一子模型、第二训练样本集和第二伪标签样本集中的样本训练第二子模型、第三训练样本集和第三伪标签样本集中的样本训练第三子模型；基于测试样本集对训练后的第一子模型和第二子模型进行测试，如果测试得到的结果满足第一预设条件，则利用第一子模型和第二子模型对无标签样本集进行预测，将预测结果一致的样本标记上所述预测结果后，放入第三伪标签样本集，所述第三伪标签样本集中的样本作为第三子模型的训练的样本；所述测试样本集是基于有标签样本集得到的；基于测试样本集对训练后的第一子模型和第三子模型进行测试，如果测试得到的结果满足第二预设条件，则利用第一子模型和第三子模型对无标签样本集进行预测，将预测结果一致的样本标记上所述预测结果后，放入第二伪标签样本集，所述第二伪标签样本集中的样本作为第二子模型的训练样本；基于测试样本集对训练后的第二子模型和第三子模型进行测试，如果测试得到的结果满足第三预设条件，则利用第二子模型和第三子模型对无标签样本集进行预测，将预测结果一致的样本标记上所述预测结果后，放入第一伪标签样本集，所述第一伪标签样本集中的样本作为第一子模型的训练样本；如果第一伪标签样本集、第二伪标签样本集和第三伪标签样本集中不再有新的样本加入时，模型训练结束，得到最终的模型训练结果。