关系分类模型的训练方法、装置、设备、介质及产品.pdf
一吃****春晓
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本公开涉及自然语言处理技术领域,具体涉及一种关系分类模型的训练方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:获取训练样本集;将原始文本输入关系分类模型,得到原始预测分数信息;根据阈值类信息以及第一关系信息获取第一概率分数,并根据阈值类信息以及第一关系信息获取第二概率分数;根据第一概率分数以及第二概率分数获取第一预测损失;至少根据第一预测损失获取目标预测损失,并根据目标预测损失训练关系分类模型。该方案增强了正类关系与阈值类、负类关系与阈值类的可区分性,从而确保基于训练后的关系分类模型可以准确识别不同的关系,改
分类模型的训练方法、分类方法、装置、介质及设备.pdf
本发明公开了分类模型的训练方法、分类方法、装置、介质及设备。其中分类模型的训练方法包括:获取未设置分类标签的第一样本数据,将所述第一样本数据输入至预先训练的基础分类模型中,确定所述第一样本数据设置预设分类标签的概率,其中,所述基础分类模型基于设置预设分类标签的第二样本数据训练得到;基于所述第一样本数据设置分类标签的概率确定所述第一样本数据的权重;基于第二样本数据、所述第一样本数据以及所述第一样本数据的权重对待训练的分类模型进行训练,得到目标分类模型。实现对未设置标签的样本数据的标签处理,替代了人工对样本设
细胞分类模型的训练方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种细胞分类模型的训练方法、装置、设备及介质,涉及机器学习领域。该方法包括:获取样本图像和样本图像的细胞标注,样本图像包括至少两种细胞,细胞标注用于表示样本图像中细胞的类型;通过细胞分类模型对样本图像进行数据处理,输出样本预测热点图,样本预测热点图用于预测样本图像中细胞的类型;通过样本图像中各个细胞核的轮廓,还原样本图像中各个细胞的轮廓,得到细胞分割图;根据细胞标注和细胞分割图生成样本分类热点图,样本分类热点图用于表示细胞分割图中细胞的类型;根据样本预测热点图与样本分类热点图之间的损失,对细胞
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本公开提供模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及计算机技术领域,尤其涉及车联网和智能座舱技术领域。具体实现方案为:获取模糊图像的标注结果;所述模糊图像通过对原始图像进行模糊处理得到;获取原始图像;确定所述标注结果和所述原始图像之间的关联关系;基于所述标注结果、所述原始图像和所述关联关系,对目标网络模型进行训练。本公开实施例的技术方案可以避免图像标注过程中隐私数据的泄露。
分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质.pdf
本发明实施例公开了一种分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质。该方法包括:在初始样本数据中确定当前次迭代的第一抽样样本数据和第二抽样样本数据,其中,所述第一抽样样本数据为首次迭代中预设数量的随机抽样数据或上一次迭代中第一抽样样本数据和第二抽样样本数据的合集,各次迭代中的第二抽样样本数据的分类结果基于对应的第一抽样样本数据的分类结果确定;基于所述第一抽样样本数据和第二抽样样本数据,以及各样本数据的分类结果对当前分类模型进行训练,并得到当前次迭代更新后的分类模型,得到训练后的目标分类模型。通过本发明实