申请/专利权人：度小满科技(北京)有限公司

申请日：2022-10-18

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN115640856A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.14#实质审查的生效;2023.01.24#公开

摘要：本发明的目的是提供一种用于活动识别的模型学习方法和装置。所述方法包括：通过对活动数据进行拆分，得到对应的多个数据集，其中，所述多个数据集包括对应于多个活动类别的用户活动的数据；基于所述多个数据集，构建用户活动的规则集；通过基于多个数据集进行学习，生成相应的多个网络模型。本申请实施例具有以下优点：通过使用基于不同的数据集生成的多个网络模型模型来对用户活动进行识别，借助模型之间显著的分歧或差异来提升泛化性能，从而提高了活动识别的准确率。

主权项：1.一种用于活动识别的模型学习方法，其中，所述方法包括：通过对活动数据进行拆分，得到对应的多个数据集，其中，所述多个数据集包括对应于多个活动类别的用户活动的数据；基于所述多个数据集，构建用户活动的规则集；通过基于多个数据集进行学习，生成相应的多个网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 度小满科技(北京)有限公司 一种用于活动识别的模型学习方法和装置

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