[发明专利]机器学习模型训练方法、介质、装置和计算设备有效
| 申请号： | 201910833869.7 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110543645B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程桥;黄瑾;段亦涛 | 申请（专利权）人： | 网易有道信息技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海;袁礼君 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区西北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种机器学习模型训练方法、介质、机器学习模型训练装置和计算设备。该机器学习模型训练方法包括：获取原始数据，以得到由所述原始数据组成的原始数据集；获取通过数据增强得到的扩展数据，以得到由所述扩展数据组成的扩展数据集；以第一抽样比例从所述原始数据集中抽取原始数据样本，并以第二抽样比例从所述扩展数据集中抽取扩展数据样本；利用所述原始数据样本和所述扩展数据样本组成的训练样本集对机器学习模型进行迭代训练，并在训练过程中动态调整所述第一抽样比例和所述第二抽样比例以更新所述训练样本集。该方法具有训练效率高、训练效果好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 方法 介质 装置 计算 设备 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型训练方法，包括：/n获取原始数据，以得到由所述原始数据组成的原始数据集；/n获取通过数据增强得到的扩展数据，以得到由所述扩展数据组成的扩展数据集；/n以第一抽样比例从所述原始数据集中抽取原始数据样本，并以第二抽样比例从所述扩展数据集中抽取扩展数据样本；/n利用所述原始数据样本和所述扩展数据样本组成的训练样本集对机器学习模型进行迭代训练，并在训练过程中动态调整所述第一抽样比例和所述第二抽样比例以更新所述训练样本集。/n
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