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申请/专利权人：富士通株式会社
摘要：公开了训练人工智能模型的方法和装置。该模型用于处理张量数据并且输出指示多种类别之一的分类结果，张量数据包括多个元素，每个元素包括多个特征。该训练方法包括：对张量数据进行分解以获得核心张量；基于核心张量执行第一解释算法，以确定每个元素对于每种类别的贡献分，其中，贡献分表示该元素对于该类别被确定为分类结果的贡献程度；在多个元素中选择贡献分大于阈值的元素；针对所选择的每一个元素，利用第二解释算法来确定该元素中的每个特征对于每种类别的重要性分数；基于重要性分数来选择特征，并且基于所选择的特征来构建张量数据训练样本；利用构建的张量数据训练样本来训练该模型。
主权项：1.一种用于训练分类模型的方法，其中，所述分类模型用于处理张量数据，并且输出指示多种类别之一的分类结果，所述张量数据包括多个元素，每个元素包括多个特征，所述方法包括：对所述张量数据进行分解以获得核心张量；基于所述核心张量执行第一解释算法，以确定所述多个元素中的每个元素对于每种类别的贡献分，其中，所述贡献分表示所述元素对于所述类别被确定为分类结果的贡献程度；在所述多个元素中选择贡献分大于阈值的元素；针对所选择的元素中的每一个，利用第二解释算法来确定所述元素中的每个特征对于每种类别的重要性分数；基于重要性分数来选择特征，并且基于所选择的特征来构建张量数据训练样本；以及利用构建的张量数据训练样本来训练所述分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 富士通株式会社 训练人工智能模型的方法和装置
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