[发明专利]基于记忆引导的弱监督学习方法、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 202110048718.8 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112734037A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 郭雨晨;孙希明;李育卉;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 韩海花 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于记忆引导的弱监督学习方法、计算机设备和存储介质。其中方法包括：对带有正确标签的旧数据集进行编码处理，训练模型并按照(特征向量，标签)的形式存储于基础记忆池中。当学习新数据时，从记忆池中提取部分记忆信息与编码后的新数据一同输入预测模型训练，以记忆池中相似记忆的标签为基准进而对预测标签进行评判，将评判结果与新数据整理成一条形式同为(特征向量，标签)的新记忆，并筛选出暂时无法标注的数据以备后期再学习。不断重复该过程更新模型参数，直至本批次新信息全部处理完成后输出分类模型。本申请在尽可能减少模型对大型标注数据依赖的情况下训练出学习能力强的分类模型，实现知识迁移。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 记忆 引导 监督 学习方法 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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