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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114511152A(43)申请公布日2022.05.17(21)申请号202210146356.0G06N5/02(2006.01)(22)申请日2022.02.17(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人何俊佑梅桂宝邢凤杨小锐丁卓冶(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204专利代理师王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q50/10(2012.01)G06N20/20(2019.01)权利要求书2页说明书12页附图6页(54)发明名称预测模型的训练方法和装置(57)摘要本公开的实施例公开了预测模型的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取由各预设场景分别对应的训练样本子集组成的训练样本集;获取由各预设场景分别对应的预测模型构成的初始模型,各预测模型包括相同的嵌入网络和共享专家网络,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的私有专家网络和预测网络,嵌入网络用于生成属性数据对应的特征向量,私有专家网络用于提取对应预设场景下的属性数据的特征,共享专家网络用于提取各预设场景下的属性数据的特征,预测网络根据私有专家网络和共享专家网络的输出生成预测数据指标值;利用训练样本集和损失函数,对初始模型进行训练。该实施方式有助于提升预测模型在多场景的训练效果。CN114511152ACN114511152A权利要求书1/2页1.一种预测模型的训练方法,包括:获取由各预设场景分别对应的训练样本子集组成的训练样本集,训练样本包括预设场景下的样本属性数据和样本数据指标值;获取由各预设场景分别对应的预测模型构成的初始模型,各预测模型包括相同的嵌入网络和共享专家网络,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的私有专家网络和预测网络,嵌入网络用于生成属性数据对应的特征向量,私有专家网络用于提取对应预设场景下的属性数据的特征,共享专家网络用于提取各预设场景下的属性数据的特征,预测网络用于根据私有专家网络和共享专家网络的输出生成预测数据指标值;利用所述训练样本集和损失函数,对所述初始模型进行训练,其中,所述损失函数根据各预测模型分别对应的损失值的总和确定。2.根据权利要求1所述的方法,其中,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的门网络,门网络用于融合对应的私有专家网络的输出,门网络的输出为对应的预测网络的输入。3.根据权利要求2所述的方法,其中,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的蒸馏网络,蒸馏网络用于融合共享专家网络的输出,蒸馏网络的输出为对应的预测网络的输入。4.根据3所述的方法,其中,每个预设场景对应的门网络的输出和对应的蒸馏网络的输出的融合结果作为对应的预测网络的输入。5.根据权利要求1‑4之一所述的方法,其中,所述损失函数根据所述总和与迁移损失的和确定,迁移损失表示各预测模型分别对应的迁移损失值的总和,每个预测模型的迁移损失值表示该预测模型作为学生网络且其它各预测模型作为教师网络时,各教师网络分别对应的损失值的总和。6.一种数据指标预测方法,包括:获取预设场景下的属性数据;将所述属性数据输入至所述预设场景对应的预测模型,得到数据指标值,其中,所述预测模型利用如权利要求1‑5之一所述的方法预先训练得到;执行所述数据指标值对应的预设操作。7.一种预测模型的训练装置,包括:第一获取单元,被配置成获取由各预设场景分别对应的训练样本子集组成的训练样本集,训练样本包括预设场景下的样本属性数据和样本数据指标值;第二获取单元,被配置成获取由各预设场景分别对应的预测模型构成的初始模型,各预测模型包括相同的嵌入网络和共享专家网络,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的私有专家网络和预测网络,嵌入网络用于生成属性数据对应的特征向量,私有专家网络用于提取对应预设场景下的属性数据的特征,共享专家网络用于提取各预设场景下的属性数据的特征,预测网络用于根据私有专家网络和共享专家网络的输出生成预测数据指标值;训练单元,被配置成利用所述训练样本集和损失函数,对所述初始模型进行训练,其中,所述损失函数根据各预测模型分别对应的损失值的总和确定。8.一种数据指标预测装置,包括:2CN114511152A权利要求书2/2页第三获取单元,被配置成获取预设场景下的属性数据;预测单元,被配置成将所述属性数据输入至所述预设场景对应的预测模型,得到数据指标值,其中,所述预测模型利用如权利要求1‑5之一所述的方法预先训练得到;执行单元,被配置成执行所述数据指标值对应的预设操作。9.一种电子设备,包括:一