机器学习方法、电子设备及相关产品
基本信息
| 申请号 | CN202110137581.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112990429A | 公开（公告）日 | 2021-06-18 |
| 申请公布号 | CN112990429A | 申请公布日 | 2021-06-18 |
| 分类号 | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 程小磊;曾儿孟;吴伟华;贺武 | 申请（专利权）人 | 深圳市华尊科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人 | 熊永强 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区泰然五路8号天安数码城天济大厦五层F4.8 5A-521 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请实施例公开了一种机器学习方法、电子设备及相关产品，方法包括：获取第一输入数据以及其对应的实际标签、以及N个神经网络模型；将第一输入数据分别输入到N个神经网络模型，得到N个输出数据；基于N个输出数据确定N个神经网络模型中每一神经网络模型相对于除了该每一神经网络模型之外的神经网络模型对该每一神经网络模型的KL散度，基于N个神经网络模型中至少一个神经网络模型的原始损失函数及其对应的KL散度构造第一损失函数，得到至少一个第一损失函数，基于至少一个第一损失函数、实际标签对相应的神经网络模型进行运算，得到运算后的至少一个神经网络模型。采用本申请实施例可以提升神经网络模型的表述能力。 |
