[发明专利]模型训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910843967.9 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110717515A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 彭冲 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模型训练方法、装置和电子设备。其中，所述方法包括：将训练样本划分为多个训练子集；其中，每个训练子集中包含的所述训练样本的类别相同；设置所述训练子集的采样权重w，并根据所述采样权重w从所述训练子集中采样得到目标训练样本；以及设置所述训练子集的数据增强概率系数k，并根据所述数据增强概率系数k对所述目标训练样本进行数据增强，并以增强的目标训练样本来训练目标机器学习模型。解决了现有的模型训练方法样本均衡性不足，收敛速度较慢，且容易浪费存储空间的技术问题。取得了提高样本均衡性以及模型收敛速度同时节省存储空间的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 数据增强 训练子集 采样 目标训练样本 存储空间 概率系数 模型训练 训练样本 均衡性 权重 收敛 样本 机器学习模型 电子设备 目标训练 训练目标 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：/n将训练样本划分为多个训练子集；其中，每个训练子集中包含的所述训练样本的类别相同；/n设置所述训练子集的采样权重w，并根据所述采样权重w从所述训练子集中采样得到目标训练样本；以及/n设置所述训练子集的数据增强概率系数k，并根据所述数据增强概率系数k对所述目标训练样本进行数据增强，并以增强的目标训练样本来训练目标机器学习模型。/n
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