一种模型迁移方法、装置及电子设备.pdf
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模型迁移方法、装置及电子设备.pdf
一种模型迁移方法及装置,所述方法包括:基于源场景中的第一训练样本数据、与第一训练样本数据对应的样本标签对所述模型进行模型训练,得到训练完成的所述决策树模型;基于目标场景中的无样本标签对应的第二训练样本数据,对训练完成的所述决策树模型中的每个决策树分别进行剪枝处理,以完成将所述决策树模型从源场景迁移至目标场景。一方面,解决了目标场景无标签情况下模型初始化的问题,并提升迁移模型在目标场景的泛化效能;另一方面,仅需将源场景训练的决策树模型的模型参数输出到目标场景,无需要使用源场景下的数据,满足了数据安全和隐私保
模型迁移方法、装置及电子设备.pdf
公开一种模型迁移方法及装置,所述模型为评分卡模型,所述方法包括:基于源场景的第一训练样本、与第一训练样本数据对应的样本标签,训练得到与源场景对应的第一机器学习模型;获取目标场景的无标签的第二训练样本;其中,所述第二训练样本与所述第一训练样本的特征空间相同;基于调整所述第二训练样本的特征分布逼近所述第一训练样本的特征分布,将所述第一机器学习模型的已训练好的模型参数进行校准,得到模型参数校准后的第二机器学习模型,以完成模型迁移。
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
动作迁移模型的评价方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种动作迁移模型的评价方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括将获取的动作视频输入到待评价的动作迁移模型中,得到目标视频;获取所述动作视频中多个第一骨骼点对应的第一组位置信息,以及所述目标视频中多个第二骨骼点对应的第二组位置信息,其中,所述第二骨骼点为所述目标视频中与所述第一骨骼点对应的骨骼点;基于所述第一组位置信息与所述第二组位置信息对所述动作迁移模型的动作迁移效果进行评价,从而可以客观准确的对动作迁移模型的动作迁移效果进行评价。
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。