[发明专利]一种模型训练的方法以及相关装置在审
| 申请号： | 201910593033.4 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110288097A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 王星雅 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 吴磊 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种模型训练的方法以及相关装置，通过计算训练集合与目标集合的新特征，使得训练集合与目标集合训练样本与预测数据分布更相近，最后选择与目标集合相似度高的训练集合作为训练样本，通过该训练样本进行模型训练，降低了训练样本的偏差，提高了模型效果。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 模型训练 目标集合 相关装置 训练集合 计算训练 模型效果 预测数据 相似度 新特征 集合 申请 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：获取训练集合和目标集合，所述训练集合包括至少一个数据样本，所述目标集合为预设的预测数据分布样本集合；将所述训练集合和所述目标集合输入生成式对抗网络，通过所述生成式对抗网络生成所述训练集合的新特征；根据所述新特征计算所述训练集合与所述目标集合之间的相似度，选择相似度超过第一预设阈值的所述训练集合作为训练样本；采用所述训练样本进行模型训练。
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