[发明专利]基于强化学习模型对多个分类模型进行融合的方法和装置有效
| 申请号： | 201911032757.8 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110766086B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 龙翀 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 张静娟;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供了一种基于强化学习模型对多个分类模型进行融合的方法和装置，其中每个分类模型针对第一对象输出基于多个预定类别进行分类的分类结果，所述方法包括：获取第一状态信息，所述第一状态信息包括所述多个分类模型各自的对所述第一对象的分类结果、以及当前强化学习模型对于所述多个预定类别中每个类别的分类准确率；将所述第一状态信息输入所述强化学习模型；通过所述强化学习模型从所述多个预定类别中确定所述第一对象的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 模型 分类 进行 融合 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于强化学习模型对多个分类模型进行融合的方法，其中每个分类模型针对第一对象输出基于多个预定类别进行分类的分类结果，所述方法包括：/n获取第一状态信息，所述第一状态信息包括所述多个分类模型各自的对所述第一对象的分类结果、以及当前强化学习模型对于所述多个预定类别中每个类别的分类准确率；/n将所述第一状态信息输入所述强化学习模型；/n通过所述强化学习模型从所述多个预定类别中确定所述第一对象的类别。/n
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