一种模型迁移的特征值确定方法、装置及设备.pdf
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相关资料
一种模型迁移的特征值确定方法、装置及设备.pdf
本说明书实施例公开了一种基于模型迁移的特征值确定方法、装置以及设备,方案包括:获取源场景数据集的基于第一特征维度的第一数据分箱的数据在所述源场景数据集中的占比信息;在目标场景数据集中基于所述第一特征维度确定与所述占比信息相匹配的第二数据分箱;获取所述第一数据分箱的数据在第二特征维度的特征值;将所述特征值确定为所述第二数据分箱的数据在所述第二特征维度的特征值。
一种特征值确定方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种特征值确定方法、装置、设备及介质,由于本申请中,若基于人脸识别技术,不能识别出原图像中包含的目标用户人脸的各个预设关键点的位置信息时,先确定目标用户人脸的子图像在原图像的第一位置信息,然后根据该第一位置信息以及预先保存的用户人脸的位置信息与人脸中各个预设关键点的对应关系,确定了目标用户的各个预设关键点在该原图像上的目标位置信息,基于该目标位置信息提取预设关键点的特征值,可以提高提取各个预设关键点的特征值的准确率,从而提高了人脸识别的准确率。
一种农户信贷信用评级模型特征值确定方法及装置.pdf
本申请提供一种农户信贷信用评级模型特征值确定方法及装置,方法包括:获取用户的多个信贷风险数据,信贷风险数据至少反映用户的信贷情况,根据信贷风险数据确定决策树模型的损失函数,确定损失函数最小化时信贷风险数据的重要性排序,根据重要性排序确定农户信贷信用评级模型的特征值,也就是说,当损失函数最小化时能够确定多个信贷风险数据的重要性排序,重要性排序可以作为确定农户信贷信用评级模型的特征值的影响因素,因此可以利用重要性排序确定特征值,辅助提高农户信贷信用评级模型的分类准确性。
模型迁移方法、装置.pdf
本公开涉及一种模型迁移方法、装置,上述方法包括:获取目标模型、验证数据集和参数微调数据集;对所述目标模型进行知识蒸馏处理,得到迁移模型,并在对所述目标模型进行所述知识蒸馏处理的过程中,根据所述验证数据集和所述知识蒸馏处理对应的误差函数,对所述迁移模型进行优化处理;使用所述参数微调数据集对所述迁移模型进行自监督训练,以对所述迁移模型的参数进行微调。采用上述技术手段,解决现有技术中,缺少机器人模型迁移的方法的问题。
一种模型迁移方法、装置及电子设备.pdf
本申请涉及人工智能领域的一种模型迁移方法,包括:获取目标任务的样本数据,样本数据中包括多个图像样本;基于样本数据分别对N个预训练模型进行评估,得到N个评估值,该评估值用于表征预训练模型与目标任务间的适配度,N≥2;基于N个评估值,从N个预训练模型中确定出K个预训练模型,K个预训练模型为在对N个评估值由大到小排序后的前K个评估值对应的模型,1≤K≤N;基于K个预训练模型对样本数据进行处理,得到用于处理目标任务的目标模型,目标模型中包括K个预训练模型。由此可以从大量的预训练模型构成的模型库中,快速找到适用于当