跨场景迁移分类模型形成方法、装置及可读存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110939361.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113610176A | 公开（公告）日 | 2021-11-05 |
| 申请公布号 | CN113610176A | 申请公布日 | 2021-11-05 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 顾凌云;谢旻旗;张阳;王震宇 | 申请（专利权）人 | 上海冰鉴信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都顶峰专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 杨俊华 |
| 地址 | 200000上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区商城路618号四层B207室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供的跨场景迁移分类模型形成方法、装置及可读存储介质，将源域样本集与目标域训练样本集组成训练样本集，训练样本集与目标域测试集的分布不同，通过调整源域样本与目标域训练样本的样本权重，找到源域样本中与目标域分布最接近的样本，同时放大目标域样本损失的影响，增加有效数据权重，降低无效数据权重。通过模型效果参数判断是否迭代结束，并将训练过程中表现最好的一次作为决策。相对于现有技术中迁移学习算法通过提升多个弱分类器，使用后一半的弱分类器进行综合投票，得出最后的决策的方式，本申请使用在训练过程中表现最好的学习器进行决策，相当于整个迁移学习过程只发生在模型训练过程中，降低了开发难度。 |
