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申请/专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请涉及机器学习技术领域，提供一种分类模型的判别阈值确定方法、装置及电子设备。方法包括：获取与待提升分类模型对应的多个数据集；针对各图像数据集，采用图像分类模型，确定图像数据集中各图像样本对应的预测图像样本；根据各预测图像样本的第一预测概率值，确定各预测图像样本对应的第一评估分值；将所有第一评估分值中最大第一评估分值对应的第一预测概率值，确定为图像数据集对应的第一目标预测概率值；根据多个图像数据集各自对应的第一目标预测概率值，确定图像分类模型的判别阈值。该方法通过确定判别阈值，有效提高分类模型的泛化能力，不需要对原分类模型进行复杂的调整，可适用于各种类型的分类问题。
主权项：1.一种分类模型的判别阈值确定方法，其特征在于，包括：获取与待提升分类模型对应的多个数据集；其中，在所述待提升分类模型为图像分类模型的情况下，所述多个数据集为多个图像数据集，各图像数据集包括多个图像样本；在所述待提升分类模型为文本分类模型的情况下，所述多个数据集为多个文本数据集，各文本数据集包括多个文本样本；针对所述各图像数据集，采用所述图像分类模型，确定图像数据集中各图像样本对应的预测图像样本；根据各预测图像样本的第一预测概率值，确定所述各预测图像样本对应的第一评估分值；将所有第一评估分值中最大第一评估分值对应的第一预测概率值，确定为所述图像数据集对应的第一目标预测概率值；根据所述多个图像数据集各自对应的第一目标预测概率值，确定所述图像分类模型的判别阈值；针对所述各文本数据集，采用所述文本分类模型，确定文本数据集中各文本样本对应的预测文本样本；根据各预测文本样本的第二预测概率值，确定所述各预测文本样本对应的第二评估分值；将所有第二评估分值中最大第二评估分值对应的第二预测概率值，确定为所述文本数据集对应的第二目标预测概率值；根据所述多个文本数据集各自对应的第二目标预测概率值，确定所述文本分类模型的判别阈值。
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百度查询： 中国移动通信集团浙江有限公司 中国移动通信集团有限公司 分类模型的判别阈值确定方法、装置及电子设备
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