[发明专利]任务模型训练方法、装置以及系统在审
| 申请号： | 202210397221.1 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114723047A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 郑龙飞;陈超超;张本宇;王力 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人： | 赵杰 |
| 地址： | 310013 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供任务模型训练方法、装置以及系统，其中任务模型训练方法，应用于训练设备，包括：在接收到服务器发送的第一子任务模型的情况下，先将本地训练样本输入第一子任务模型，得到输出向量；然后根据稀疏矩阵对输出向量进行稀疏化处理，得到隐层特征向量并发送至服务器；接着接收预测结果，基于预测结果与标签信息确定损失值，并基于损失值获取梯度向量；然后根据梯度向量，更新稀疏矩阵，返回执行将本地训练样本输入第一子任务模型的步骤，直至达到训练停止条件。极大降低了任务模型的迭代次数，同时保证了任务模型的收敛性；在保证收敛速度的前提下降低了任务模型的通信量，提高了训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 模型 训练 方法 装置 以及 系统 | ||
【主权项】：
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