一种训练模型的方法及装置

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专利状态

一种训练模型的方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2019-11-15

申请公布

2020-04-10

授权

2023-05-30

预估到期

2039-11-15

专利基础信息

申请号	CN201911116503.4	申请日	2019-11-15
申请公布号	CN110991496A	申请公布日	2020-04-10
授权公布号	CN110991496B	授权公告日	2023-05-30
分类号	G06V10/778;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	北京三快在线科技有限公司
申请人地址	北京市海淀区北四环西路9号2106-030

专利法律状态

2023-05-30

授权

状态信息

授权
2020-06-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/62；专利申请号:2019111165034；申请日:20191115
2020-04-10

公布

状态信息

公布

摘要

本说明书公开了一种训练模型的方法及装置，通过在样本集中选择若干样本图像构成样本子集，针对预设的各标签，确定具有该标签的样本图像在样本子集中的占比，根据具有该标签的样本图像在样本子集中的占比，确定交叉熵，由于不同的样本子集中，具有该标签的样本图像在样本子集中的占比可能不同，交叉熵也可能不同，解决了现有技术中标签权重固定不变的问题，另外，在根据交叉熵对待训练图像分类模型进行训练时，具有小概率标签的样本图像在样本子集中的占比不一定较小，因此上述方法尤其可以解决小概率标签的过拟合学习问题。

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