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申请/专利权人：马上消费金融股份有限公司
摘要：本申请提供了一种分类模型的训练、图像分类方法、装置、设备及介质，该分类模型的训练方法，确定样本图像以及该样本图像的标签，并对该样本图像进行编码，得到预测语义特征，再对该预测语义特征进行解码，得到该样本图像的预测分类，从而根据编码得到的预测语义特征和样本图像的标准语义特征确定分类模型的编码层的损失值，并根据解码得到预测分类和样本图像的标签，确定分类模型的解码层的损失值，由于模型中不同结构层的损失值的大小，反映着对应的样本图像对对应结构层的训练的影响程度，因此，在本申请实施例中，根据编码层的损失值和或解码层的损失值，训练分类模型，提高了模型训练的准确率，从而得到高质量的分类模型。
主权项：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，包括：确定样本图像以及所述样本图像的标签；对所述样本图像进行编码，得到预测语义特征；对所述预测语义特征进行解码，得到所述样本图像的预测分类；根据所述预测语义特征和所述样本图像的标准语义特征确定分类模型的编码层的损失值，并根据所述预测分类和所述标签确定分类模型的解码层的损失值；根据所述编码层的损失值和或所述解码层的损失值，训练所述分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 马上消费金融股份有限公司 一种分类模型的训练、图像分类方法、装置、设备及介质
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