[发明专利]基于半监督学习的模型训练方法、系统、终端及存储介质有效
| 申请号： | 202111276553.6 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113822374B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 徐啸;李晓宇;孙瑜尧 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 贾依娇 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于半监督学习的模型训练方法、系统、终端及存储介质。方法包括获取带有潜在噪音标签的样本数据集；根据第一分类模型对样本数据集进行认知判断，以得到样本数据集的第一伪标签信息；根据第二分类模型对样本数据集进行认知判断，以得到样本数据集第二伪标签信息；将具有第一伪标签信息的样本数据集和具有第二伪标签信息样本数据集进行融合，以得加权样本数据集；通过加权样本数据集对第一分类模型的模型参数进行调整，得到调整后的第一分类模型；通过加权样本数据集对第二分类模型的模型参数进行调整，得到调整后的第二分类模型。该方法在带有噪声标签的数据上的总体性能优于其它单个噪音标签学习方法，具有更好的稳定性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 模型 训练 方法 系统 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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