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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
摘要：本发明实施例公开分类模型的训练方法、分类方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取有标签数据和无标签数据；确定与无标签数据对应的增强无标签数据；将有标签数据、有标签数据的真实类型、无标签数据以及增强无标签数据，作为训练数据输入初始分类模型，对初始分类模型进行模型训练，并计算损失函数；基于反向传播算法进行模型优化直至满足预设优化条件，得到训练完成的目标分类模型。上述技术方案，损失函数包括有监督损失函数和对称性一致度量损失函数构成的无监督损失函数，使得目标分类模型学习到较为准确的有标签数据和无标签数据的信息，根据目标分类模型可以确定待分类数据较为准确的概率分布，提升分类精度。
主权项：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，包括：获取有标签数据和无标签数据，确定与所述无标签数据对应的增强无标签数据，其中，所述有标签数据为有标签图像数据，所述无标签数据为无标签图像数据；将所述有标签数据、所述有标签数据的真实类型、所述无标签数据以及所述增强无标签数据，作为训练数据输入初始分类模型，对所述初始分类模型进行模型训练，并计算损失函数，其中，所述损失函数包括有监督损失函数和无监督损失函数，所述无监督损失函数为对称性一致度量损失函数；基于反向传播算法进行模型优化直至满足预设优化条件，得到训练完成的目标分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京沃东天骏信息技术有限公司 北京京东世纪贸易有限公司 分类模型的训练方法、分类方法、装置、设备和存储介质
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