[发明专利]一种目标神经网络模型训练方法、装置以及电子设备有效
| 申请号： | 202010321189.X | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111523663B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 希滕;张刚;温圣召 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 许静;黄灿 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种目标神经网络模型训练方法、装置以及电子设备，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：获取第一模态的第一样本集以及第二模态的第二样本集的特征分布；将第一样本集输入初始深度神经网络模型，得到第一样本集的特征数据，第一样本集的特征数据包括第一样本集的第一类特征数据；基于第一样本集的第一类特征数据，得到第一样本集的特征分布；利用第一损失函数对初始深度神经网络模型的参数进行调整，得到目标神经网络模型；其中，第一损失函数与第一样本集的特征分布以及第二样本集的特征分布相关。可提高目标深度神经网络模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 神经网络 模型 训练 方法 装置 以及 电子设备 | ||
【主权项】：
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