[发明专利]多标签分类模型的训练方法和预测标签的方法在审
| 申请号： | 202110537387.4 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113222942A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 武秉泓;杨叶辉;李乾;黄海峰;王磊 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吕朝蕙 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本公开提供了一种多标签分类模型的训练方法和预测标签的方法、装置、设备和介质，应用于人工智能领域，具体应用于深度学习领域和智慧医疗领域。多标签分类模型的训练方法的具体实现方案为：针对当前轮次的训练，基于训练集和预定损失函数训练多标签分类模型，得到训练后的多标签分类模型；基于验证集，确定训练后的多标签分类模型针对多个预定类别中每个类别的分类精度；以及在分类精度满足预定条件的情况下，完成对多标签分类模型的训练。其中，预定损失函数包括针对每个类别的子损失函数，子损失函数包括第一权重。针对每个类别，第一权重的取值与上一轮次的训练所确定的分类精度负相关。 | ||
| 搜索关键词： | 标签 分类 模型 训练 方法 预测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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