[发明专利]神经网络模型的训练方法、装置和系统在审
| 申请号： | 202010036613.6 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN113191478A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 陈超;付志航;黄建强;华先胜 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 | 代理人： | 谢湘宁;张文华 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络模型的训练方法、装置和系统。其中，神经网络模型包括：源域模型和目标域模型，该方法包括：分别将第一类样本数据输入至源域模型以及将第二类样本数据输入至目标域模型，其中，第一类样本数据为带标签的源域样本数据，第二类样本数据为不带标签的目标域样本数据，源域模型和目标域模型共享相同的网络参数；利用预设损失函数对第一类样本数据和第二类样本数据进行损失处理，得到处理结果；根据处理结果对网络参数进行更新，训练得到神经网络模型。本申请解决了现有技术在对神经网络模型进行训练时存在域分布无法准确对齐的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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