[发明专利]一种模型迁移训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010219449.2 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111444958A | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 卢阳 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种模型迁移训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。具体实现方案为：将源模型中至少两个迁移层的网络参数作为目标模型中关联的迁移层的初始参数；根据所述至少两个迁移层关联的训练参数与所述初始参数之间的距离，构建目标函数；基于所述目标函数，对包括有初始参数的目标模型进行训练。本申请实施例通过在构建目标函数时，引入迁移层的训练参数与初始参数之间的距离，从而在模型训练过程中，兼顾各迁移层的模型迁移和训练情况，实现了对源模型的信息的继承以及目标模型的自适应，避免了模型迁移训练过程中的过拟合现象，提高了目标模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 迁移 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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