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申请/专利权人：中国银联股份有限公司
摘要：本公开提供一种基于机器学习的模型优化方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：多次模型迭代操作，所述多次模型迭代操作中的至少一次模型迭代操作包括：根据多个样本、样本的标签、样本为标签噪声样本的概率值对模型进行训练，得到第一模型，其中，根据单个样本对应的标签预测值、所述单个样本的标签、以及所述单个样本为标签噪声样本的概率值确定所述单个样本的第一损失函数值，根据所述多个样本的第一损失函数值指导所述模型的训练；将所述多个样本输入所述第一模型，得到各样本的标签预测值，根据各样本的标签预测值和各样本的标签确定各样本的第二损失函数值；根据所述多个样本的第二损失函数值更新各样本为标签噪声样本的概率值。
主权项：1.一种基于机器学习的模型优化方法，其特征在于，所述模型优化方法包括多次模型迭代操作，所述多次模型迭代操作中的至少一次模型迭代操作包括：根据用于语音识别或图像识别的多个样本、各样本的标签、各样本为标签噪声样本的概率值对模型进行训练，得到第一模型，其中，根据单个样本对应的标签预测值、所述单个样本的标签、以及所述单个样本为标签噪声样本的概率值确定所述单个样本的第一损失函数值，根据所述多个样本的第一损失函数值指导所述模型的训练；将所述多个样本输入所述第一模型，得到各样本的标签预测值，根据各样本的标签预测值和各样本的标签确定各样本的第二损失函数值；根据所述多个样本的第二损失函数值更新各样本为标签噪声样本的概率值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国银联股份有限公司 基于机器学习的模型优化方法、装置及计算机可读存储介质
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