语义分割模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
灵慧****89
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语义表示模型的训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
本公开提供了一种语义表示模型的训练方法、装置、设备和存储介质,计算机技术领域,具体涉及自然语言处理、深度学习等技术领域。语义表示模型的训练方法包括:获取当前轮对应的当前步数;基于所述当前步数,确定语义表示模型采用的超参数的当前值;在所述当前轮中,基于所述超参数的所述当前值,训练所述语义表示模型。本公开可以提高语义表示模型的训练速度,节省计算资源。
一种语义分割模型的训练方法、装置、设备和介质.pdf
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语义分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及数据处理技术领域,揭示了一种语义分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:将训练样本输入第一分类训练模型中,得到第一语义分类结果,并通过损失函数计算第一语义分类结果的第一损失值;将扰动元素项与稀疏矩阵进行叠加,得到扰动矩阵;将不同的扰动矩阵添加至第一分类训练模型的词嵌入向量中,得到若干个第二分类训练模型;采用每一个第二分类训练模型分别对训练样本进行语义分类,得到若干组不同的第二语义分类结果,通过损失函数计算每一组第二语义分类结果的第二损失值,并根据第二损失值在第二分类训练模型中选取
图像分割方法、模型的训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
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