[发明专利]一种模型的训练方法、数据处理方法及设备在审
| 申请号： | 202110352634.3 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113011568A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 何建忠;李蕊煌;贾旭;刘健庄 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 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： | 王仲凯 |
| 地址： | 518129 广东*** | 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的训练方法、数据处理方法及设备，可应用于人工智能领域中，具体可应用于计算机视觉领域，方法包括：首先为每个域(包括目标域和多个源域)的每个类别建立原型(即类别中心)，再在每个域内基于计算出的原型建立一个关系矩阵(即相似度矩阵)，之后根据每个域各自对应的相似度矩阵构建得到一个目标张量，通过相似度矩阵构建域之间的高阶关联，并将该高阶关联融合进目标损失函数，使得模型学习提取域无关的特征。该方法借助张量的低秩约束挖掘多个源域和目标域之间的高阶关联，增强了不同域上提取的特征的一致性，使得模型即使在没有见过的目标域上也有不错的性能提升，并且不会额外增加推理阶段的运行时间及计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 数据处理 设备 | ||
【主权项】：
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