[发明专利]基于自监督学习的标签比例学习模型的训练方法和设备在审
| 申请号： | 202010067820.8 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN113139651A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 刘佳斌;林宙辰 | 申请（专利权）人： | 北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06F16/56;G06F16/58 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 钱大勇 |
| 地址： | 100028 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 由于弱监督学习中的监督信息太少，所以直接通过少量监督信息训练的分类器很难在性能上与基于监督信息构建的分类器的性能相当。本公开旨在提出通过基于自监督的方式来增强弱监督机器学习算法的分类性能的方法。弱监督学习的具体体现之一为标签比例学习。一种标签比例学习模型的训练方法，包括：接收用于标签比例学习的弱监督训练数据；基于弱监督训练数据来构建监督信息；以及通过基于多任务构建的损失函数、采用弱监督训练数据和自监督训练数据来训练标签比例学习模型，其中，基于多任务构建的损失函数为对应于弱监督训练数据的弱监督损失函数与对应于监督信息的自监督损失函数的加权和。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 标签 比例 模型 训练 方法 设备 | ||
【主权项】：
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