模型训练方法、装置以及计算机可读存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202011338954.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112329885B | 公开（公告）日 | 2021-07-09 |
| 申请公布号 | CN112329885B | 申请公布日 | 2021-07-09 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N5/02 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 冯于树 | 申请（专利权）人 | 江苏云从曦和人工智能有限公司 |
| 代理机构 | 北京瀚仁知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 屠晓旭;宋宝库 |
| 地址 | 215021 江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园D2栋 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及数据分类技术领域，具体提供了一种模型训练方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决代价敏感学习算法与数据增强方法无法进行有效的结合，导致数据分类模型的精准度和性能无法一同得到提升的技术问题。为此目的，根据本发明实施例的方法，可以采用代价敏感学习算法并且根据初始训练样本组对第一分类模型进行模型训练，得到初始数据分类模型；对初始训练样本组中的训练样本进行数据增强处理，以生成增强样本；采用知识蒸馏算法，使初始数据分类模型指导第二分类模型使用增强样本进行模型训练，得到最终的数据分类模型。通过上述步骤，可以将代价敏感学习算法和数据增强方法进行有效的结合，同时提升了模型分类的精准度和性能。 |
