申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2022-09-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876860A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06F16/35;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本公开提供一种分类模型的训练和数据分类方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据分类、模型优化等技术领域，可应用于图像分类、文本分类等场景下。具体实现方案包括：获取源域样本数据、以及源域样本数据对应的源域样本标签；通过分类网络确定源域样本数据对应的源域特征信息和源域预测标签；根据源域样本标签和源域预测标签确定第一损失；根据源域特征信息、源域样本数据所属类的第一质心、以及源域样本数据所属类之外的其他类的第二质心，确定第二损失；根据第一损失和第二损失确定第三损失；根据第三损失更新分类网络，得到分类模型。本公开可以降低分类模型的域差异，提高分类模型的性能。

主权项：1.一种分类模型的训练方法，所述方法包括：获取源域样本数据、以及所述源域样本数据对应的源域样本标签；通过预设的分类网络确定所述源域样本数据对应的源域特征信息和源域预测标签；根据所述源域样本标签和所述源域预测标签，确定第一损失；根据所述源域特征信息、所述源域样本数据所属类的第一质心、以及所述源域样本数据所属类之外的其他类的第二质心，确定第二损失；根据所述第一损失和所述第二损失，确定第三损失；根据所述第三损失更新所述分类网络，得到分类模型，所述分类模型用于对目标域数据进行分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 分类模型的训练和数据分类方法、装置、设备及存储介质

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