模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
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模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质,人工智能技术领域,尤其涉及机器学习、文本生成领域。具体实现方案为:将预测样本输入待训练模型的编码端,得到预测样本的特征向量。根据特征向量和预测样本对应的真实结果,将真实结果输入解码端,得到预测结果。根据真实结果预测结果和第一损失函数,计算得到第一损失值。根据第一损失值调整待训练模型的参数。由于在计算损失值时考虑了真实结果和预测结果,而非单纯的依赖于真实结果。使得根据损失值训练得到的模型能够同时参考真实结果和预测结果,保留更加多样的预测结果,提高了
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本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为:获取N个训练语句,并将所述N个训练语句分别输入第一模型和第二模型,N为大于1的整数;获取所述第一模型输出的第一自注意力关系值和第二自注意力关系值,以及所述第二模型输出的第三自注意力关系值和第四自注意力关系值;获取所述第三自注意力关系值与所述第一自注意力关系值之间的第一相似度,以及所述第四自注意力关系值与所述第二自注意力关系值之间的第二相似度;基于所述第一相似度及所述第二相似度对所述第二
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本申请公开了一种模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质,属于移动终端技术领域。所述方法应用于电子设备,该方法包括:检测是否接收到用户输入的第一语音信息;在接收到所述第一语音信息的情况下,根据所述第一语音信息确定所述用户的年龄;若所述用户的年龄满足预设条件,则获取与该年龄匹配的目标声纹录入模式;在目标声纹录入模式下采集用户输入的第二语音信息,并根据所述第二语音信息训练声纹模型。本申请通过利用第一语音信息获取与用户年龄匹配的目标声纹录入模式在一定程度上可以用户的使用体验。
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本发明提出了一种模型训练方法、训练装置、电子设备和可读存储介质,其中,模型训练方法,包括:获取N个图像数据,根据N个图像数据生成第一数据集,N为大于1的整数;将N个图像数据中的第一特征更新为第二特征,并根据更新后的N个图像数据生成第二数据集;根据第一数据集和第二数据集得到目标数据集,通过目标数据集训练检测模型。本发明平衡了用于训练模型的数据集中的各个不同种类的特征的数量比例,由于本申请仅对第一特征更新转化为第二特征,不会对图像数据中其他图像特征产生影响,提高了最终训练得到的检测模型对待检测物体的识别准确性