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一种跨域的模型训练方法、装置以及设备.pdf

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本说明书实施例公开了一种跨域的模型训练方法、装置以及设备。通过获取包括N个域的训练样本,其中,所述训练样本中包含域标签,N为大于1的自然数;提取所述训练样本的样本特征,根据所述样本特征生成预测样本,其中,所述预测样本与所述训练样本的域标签相同;根据所述域标签对所述预测样本进行分类,生成多个分支,其中,所述多个分支包括不包含域标签的主分支,和,包含所述域标签的至少一个子分支;分别确定所述多个分支的损失值,融合多个损失值确定目标损失值;根据所述目标损失训练生成目标模型。通过结合来自不同域的训练样本进行多个分支的对抗性分类,实现在无需未知场景的数据时的模型训练,生成可适应于多场景的目标模型。