[发明专利]模型的迁移学习方法、装置、电子设备及计算机可读介质在审
| 申请号： | 202010618460.6 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111667025A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 丁茹 | 申请（专利权）人： | 北京同邦卓益科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 100176 北京市大兴区北京经济技*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供一种模型的迁移学习方法、装置、电子设备及计算机可读介质，该方法包括：获取样本集合和源任务，样本集合中每个样本包括多个特征，每个特征包括特征类别，所述源任务为利用初始特征训练堆栈式自编码器对初始特征进行编码，以更低的维度对初始特征进行表达而损失少量信息；以所述样本集合为训练样本，根据所述初始特征类别确定源任务模型；获取目标任务与目标任务的分类标签；以所述样本集合为训练样本，根据所述分类标签对源任务模型进行有监督训练，获得目标任务的目标任务模型。本公开实施例提供的技术方案能够提供一种无需源域标签且能够保证目标域有监督学习效果的迁移学习方法，简化迁移学习的流程。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 迁移 学习方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
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