一种基于因果关系的模型训练及调整方法、设备和介质
基本信息
| 申请号 | CN202110826704.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113486909A | 公开（公告）日 | 2021-10-08 |
| 申请公布号 | CN113486909A | 申请公布日 | 2021-10-08 |
| 分类号 | G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 夏正勋;杨一帆 | 申请（专利权）人 | 南京星环智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京品源专利代理有限公司 | 代理人 | 黄玉霞 |
| 地址 | 210004江苏省南京市建邺区江心洲贤坤路3号江岛智立方B座东侧3F | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开了一种基于因果关系的模型训练及调整方法、设备和介质。该方法包括：将目标样本输入至待训练的机器学习模型中进行前向计算，并获取与目标样本对应的至少一个原始特征向量；对各原始特征向量进行因果分析，提取与决策结果存在因果关系的因果特征，并得到与各原始特征向量分别对应的因果特征向量；根据各因果特征向量分别对对应的原始特征向量进行因果关系处理，得到目标特征向量；根据各目标特征向量，进行后向计算，对机器学习模型进行参数调整，直至模型训练结束。可以基于因果关系降低选择性偏倚特征对决策结果的影响，提高模型的可解释性、鲁棒性以及精度，具备通用性。 |
