用于训练机器学习模型的方法、装置、设备和介质.pdf
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用于训练机器学习模型的方法、装置、设备和介质.pdf
提供了用于训练机器学习模型的方法、装置、设备和介质。机器学习模型包括第一子模型和第二子模型,第一子模型位于计算系统中的第一计算节点,并且第二子模型位于计算系统中的第二计算节点。在该方法中,在用于训练机器学习模型的训练阶段中并且在第一计算节点处,接收用于训练机器学习模型的第一组训练数据。从第二计算节点获取第二子模型。分别向第一子模型和获取的第二子模型输入第一组训练数据,以确定用于更新第一子模型的第一更新参数和用于更新第二子模型的第二更新参数。向第二计算节点传输第二更新参数。以此方式,可以预先获取将被使用的子
用于训练机器学习模型的方法和装置.pdf
本申请涉及机器学习技术,特别涉及用于训练机器学习模型的方法、装置、计算机系统和用于实施该方法的计算机可读存储介质。按照本申请一个方面的用于训练机器学习模型的方法包括:生成训练样本集;基于训练样本集构建关系网络,各训练样本构成关系网络的节点,基于训练样本之间交互的存在性来定义节点之间的关系,并将训练样本的基础属性用作相应节点的属性;以及利用训练样本集来训练用于对关系网络中的节点进行分类的图神经网络以得到分类器,用于训练图神经网络的目标函数包含第一目标函数和第二目标函数,第一目标函数用于表示图神经网络输出的节
用于训练及应用机器学习模型的方法、系统、装置和介质.pdf
公开了一种用于训练机器学习模型的方法,包括获取包括多个句子及其经标注标签集的训练集,生成句子的解析树并生成句子的标签树,确定该句子的总损失,该总损失等于解析树生成损失和标签树生成损失的加权和;以及使用该训练集训练该机器学习模型以最小化该总损失。本申请还涉及用于训练机器学习模型以及使用该机器学习模型处理句子的系统、装置和介质。
用于训练机器学习模型的设备和方法.pdf
用于训练机器学习模型的方法,包括:产生训练数据图像对,每个训练数据图像对具有显示对象的训练摄像机图像和描述符值目标图像,产生训练摄像机图像和描述符值目标图像包括:选择对象相对于预先给定的摄像机的位置;选择对象相对于预先给定的摄像机的取向;将该取向适配于针对所选择位置和所选择取向预先给定的参考取向,在参考取向情况下该对象具有与在所选择取向情况下相同的到摄像机的图像平面上的投影;通过产生具有所选择的位置和从摄像机来看参考取向的对象的摄像机图像产生训练摄像机图像,并产生描述符值目标图像,并在使用训练数据图像对作
机器学习模型进行训练、预测的方法、装置、设备及介质.pdf
本说明书实施例公开了一种对机器学习模型进行训练、预测的方法、装置、设备及介质。方案包括:获取多个机构的加密后的用户特征数据;将所述加密后的用户特征数据输入可信执行环境;在所述可信执行环境中对所述加密后的用户特征数据进行解密,得到解密后的用户特征数据;在所述可信执行环境中对针对同一用户的用户特征数据进行对齐处理,得到对齐处理后的训练用特征数据;在所述可信执行环境中采用所述训练用特征数据对机器学习模型进行训练。