[发明专利]一种分类模型训练方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202110613729.6 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113255798A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 胡克坤;董刚;赵雅倩;刘海威;徐哲 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 巴翠昆 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种分类模型训练方法、装置、设备及介质，包括：基于图数据集构建顶点特征矩阵、邻接矩阵以及顶点标签矩阵；其中，顶点标签矩阵包括图数据集每个顶点的标签信息；将顶点特征矩阵、邻接矩阵以及顶点标签矩阵输入至分类模型中的Teacher图小波神经网络进行有监督训练，并在训练过程中确定出相应的有监督训练损失；将顶点特征矩阵、邻接矩阵输入至分类模型中的Student图小波神经网络进行无监督训练，并在训练过程中确定出相应的无监督训练损失；基于有监督训练损失以及无监督训练损失确定目标训练损失；当目标训练损失收敛，则输出当前的分类模型，得到训练后分类模型。这样，能够提升分类模型的分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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