[发明专利]模型训练、对象分类方法和装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010500000.3 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111652315B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 黄颖;邱尚锋;张文伟 | 申请（专利权）人： | 广州虎牙科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 张欣欣 |
| 地址： | 511400 广东省广州市番禺*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供的模型训练、对象分类方法和装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。在本申请中，首先，获得每一个样本对象对应的对象向量、每一个样本标签对应的标签向量。其次，基于预设的分类算法计算每一个对象向量与每一个标签向量之间的相似概率参数，其中，在分类算法包括的至少部分函数中，函数的值与对象向量和标签向量之间的向量夹角具有线性关系。然后，基于相似概率参数计算得到分类损失，并基于分类损失对预设的神经网络模型进行训练，得到对象分类模型，其中，样本对象为样本图像，对象分类模型用于对目标图像的类型进行分类确定。通过上述方法，可以改善现有技术中训练得到的对象分类模型容易出现分类准确度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 对象 分类 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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