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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本公开提供一种图分类模型的训练方法、预测方法、训练装置和预测装置，训练方法包括：获取包括信息结构图的训练图数据，其中，信息结构图包括分子结构图或情感文本图；分别利用第一子图提取器和第二子图提取器从训练图数据提取第一标签预测性子图和第二标签预测性子图；分别利用第一子图分类器和第二子图分类器预测与第一标签预测性子图和第二标签性子图对应的第一标签和第二标签；根据第一标签、第二标签、第一子图提取器和第二子图提取器分别通过学习得到的第一掩码矩阵和第二掩码矩阵计算综合损失，并且以综合损失最小为目标调整第一图分类器和第二图分类器的各个参数，以训练得到图分类模型，其中，第一掩码矩阵和第二掩码矩阵彼此不同。
主权项：1.一种图分类模型的训练方法，其特征在于，所述图分类模型包括第一图分类器和第二图分类器，所述第一图分类器包括第一子图提取器和与所述第一子图提取器对应的第一子图分类器，所述第二图分类器包括第二子图提取器和与所述第二子图提取器对应的第二子图分类器，所述训练方法包括：获取包括信息结构图的训练图数据，其中，所述信息结构图包括分子结构图或情感文本图；分别利用所述第一子图提取器和所述第二子图提取器从所述训练图数据提取第一标签预测性子图和第二标签预测性子图；分别利用所述第一子图分类器和所述第二子图分类器预测与所述第一标签预测性子图和所述第二标签性子图对应的第一标签和第二标签；根据所述第一标签、所述第二标签、所述第一子图提取器和所述第二子图提取器分别通过学习得到的第一掩码矩阵和第二掩码矩阵计算综合损失，并且以所述综合损失最小为目标调整所述第一图分类器和所述第二图分类器的各个参数，以训练得到所述图分类模型，其中，所述第一掩码矩阵和所述第二掩码矩阵彼此不同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 图分类模型的训练方法、预测方法、训练装置和预测装置
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