[发明专利]一种基于半监督学习的分类方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210135599.4 | 申请日： | 2022-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN114492843A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 岳许要;黄宇恒;魏东;金晓峰;徐天适 | 申请（专利权）人： | 广州广电运通金融电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人： | 张迪 |
| 地址： | 510000 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的分类方法、设备及存储介质，其分类方法包括：获取训练数据以更新分类模型，基于更新后的所述分类模型对未标注数据进行伪标签预测，为预测所得的伪标签数据计算其对应的监督损失函数并对其进行正则化处理；对所述训练数据进行增广处理以获得目标数据，基于所述训练数据和所述目标数据之间的欧式距离计算出同一数据在高层语义特征上的相似性，并将其作为无监督损失函数与所述监督损失函数进行融合以获得总损失函数；根据所述总损失函数对所述分类模型进行优化，基于优化后的所述分类模型对预测样本进行分类。本发明可有效地提高了模型收敛速度及模型分类准确率，并降低了研发业务中的数据标注需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 分类 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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