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申请/专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
摘要：本发明提供一种装卸货点评估模型训练方法、推荐方法及装置、设备，该模型训练方法包括：获取训练样本集；利用所述训练样本集对预训练评估模型进行训练，所述预训练评估模型包括输入层、嵌入层、因子加权层、注意力层、降噪层、非线性训练层以及梯度控制层。该模型训练方法构建了由输入层、嵌入层、因子加权层、注意力层、降噪层、非线性训练层以及梯度控制层这七个核心模块构成的评估模型，通过七层的共同作用，保证了整个模型能够快速且平滑的收敛、以及对装卸货点的准确评估，模型自带降噪机制和多尺度表达，能够预防因噪声带来梯度的强烈抖动，避免损失值无法下降的问题，使得在一些复杂地理场景下，依然可以准确、快速的进行装卸货点的评估。
主权项：1.一种装卸货点评估模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括若干训练样本，每个训练样本包括若干场景维度标识、候选点位标识列表、连续型特征以及目标候选点位的人工评估结果；利用所述训练样本集对预训练评估模型进行训练，所述预训练评估模型包括输入层、嵌入层、因子加权层、注意力层、降噪层、非线性训练层以及梯度控制层；其中，在训练时：将所述训练样本的场景维度标识及候选点位标识列表通过所述输入层输入到所述嵌入层中，得到嵌入向量；将所述嵌入向量输入到所述因子加权层中，以对所述嵌入向量进行因子加权；将所述嵌入向量输入到所述注意力层，得到注意力权重；将所述训练样本的连续型特征输入到所述降噪层中进行降噪处理，得到降噪后的连续型特征；拼接所述注意力权重和所述降噪后的连续型特征，并将拼接后的特征输入到所述非线性训练层中进行高阶特征提取和隐式交叉处理；融合所述因子加权层和所述非线性训练层的输出，得到所述目标候选点位的模型预测结果；根据所述目标候选点位的人工评估结果和模型预测结果，利用所述梯度控制层更新所述预训练评估模型的参数，以得到装卸货点评估模型。
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