[发明专利]分类器的生成方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911046719.8 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110781970A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 刘紫薇;宋辉;吕培立;董井然;陈守志 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 11270 北京派特恩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘晖铭;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种分类器的生成方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：基于源域的样本以及目标域的样本，构建源域与目标域的最大均值差异；将所述源域与目标域的最大均值差异进行分离，得到分离后的均值差异；根据分离后的均值差异对优化目标进行分解，得到针对源域的变换矩阵；基于源域的样本以及样本对应的标签、目标域的样本、以及针对所述源域的变换矩阵，对目标域的样本进行预测，得到目标域的样本所对应的标签；基于源域的样本、以及目标域的样本所对应的标签，生成对应目标域的分类器。通过本发明，能够将迁移学习中涉及大规模计算量的最大均值差异进行分离，从而降低迁移学习的计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标域 样本 源域 均值差异 变换矩阵 标签 分类器 迁移 大规模计算 计算复杂度 存储介质 电子设备 优化目标 构建 分解 学习 预测 | ||
【主权项】：
1.一种分类器的生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于源域的样本以及目标域的样本，构建所述源域与所述目标域的最大均值差异；/n将所述源域与所述目标域的最大均值差异进行分离，并根据分离得到的均值差异对优化目标进行分解，得到针对所述源域的变换矩阵；/n基于所述源域的样本以及样本对应的标签、所述目标域的样本、以及所述针对所述源域的变换矩阵，对所述目标域的样本进行预测，得到所述目标域的样本所对应的标签；/n基于所述源域的样本、以及所述目标域的样本所对应的标签，生成对应所述目标域的分类器。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司，未经腾讯科技(深圳)有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911046719.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
