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申请/专利权人：默克专利股份公司
摘要：一种用于训练深度学习模型9的方法，所述深度学习模型9用于控制由计算机6上的软件8提供的人类饮食计划，所述方法包括以下步骤：提供多模态模型样本，包含至少一个数字食品图像5和图像5中的食品3的描述10；执行由在所述计算机上执行的软件运行的与所述深度学习模型9的多模态图像文本匹配，其中来自所述多模态模型样本的食品图像5及其对应饮食描述文本10被输入到模型9，并且模型9输出图像5及其文本描述10是否匹配的预测；由用户2验证模型预测，其中作为针对模型训练过程的反馈，用户2确认所预测的后果或拒绝它；以及重做所述多模态图像文本匹配和模型验证，直到模型所预测的一致性达到给定成功率。
主权项：1.一种用于训练深度学习模型9的方法，所述深度学习模型9用于控制由计算机6上的软件8提供的人类饮食计划，以下步骤包括：·提供多模态模型样本，包含至少一个数字食品图像5和图像5中的食品3的描述10；·执行由在所述计算机上执行的软件运行的与所述深度学习模型9的多模态图像文本匹配，其中来自所述多模态模型样本的食品图像5及其对应饮食描述文本10被输入到模型9，并且模型9输出图像5及其文本描述10是否匹配的预测；·由用户2验证模型预测，其中作为针对模型训练过程的反馈，用户2确认所预测的后果或拒绝它；·重做所述多模态图像文本匹配和模型验证，直到模型所预测的一致性达到给定成功率。
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