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摘要:本发明实施例提供了一种公式识别模型的训练方法、装置和用于模型训练的装置。所述方法包括:获取公式识别样本以及所述公式识别样本对应的目标识别结果;基于所述公式识别样本,对公式识别模型进行迭代训练,所述公式识别模型包括编码器和解码器,所述编码器包括至少一个编码模块;在每轮训练中,根据所述解码器输出的每个编码模块对应的公式识别结果,计算所述公式识别模型的联合损失值,并根据所述联合损失值调整所述公式识别模型的模型参数;当所述联合损失值满足收敛条件时,得到训练完成的公式识别模型。本发明实施例引入公式识别样本各个层次的特征信息对所述公式识别模型进行训练,能够提升公式识别模型的识别精度和准确度。
主权项:1.一种公式识别模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取公式识别样本以及所述公式识别样本对应的目标识别结果;基于所述公式识别样本,对公式识别模型进行迭代训练,所述公式识别模型包括编码器和解码器,所述编码器包括至少一个编码模块;在每轮训练中,根据所述解码器输出的每个编码模块对应的公式识别结果,计算所述公式识别模型的联合损失值,并根据所述联合损失值调整所述公式识别模型的模型参数;当所述联合损失值满足收敛条件时,得到训练完成的公式识别模型;其中,所述公式识别模型包括N个串联的编码模块,N为大于1的正整数,所述在每轮训练中,根据所述解码器输出的每个编码模块对应的公式识别结果,计算所述公式识别模型的联合损失值,包括:在每轮训练中,将所述公式识别样本输入至所述公式识别模型的编码器,通过所述编码器的N个编码模块依次对所述公式识别样本进行编码处理,得到所述公式识别样本对应的N个编码特征;根据所述公式识别样本对应的N个编码特征确定M个目标编码特征;其中,M为小于或等于N的正整数;将所述公式识别样本对应的M个目标编码特征分别输入至所述公式识别模型的解码器,通过所述解码器对所述M个目标编码特征进行解码处理,得到所述公式识别样本对应的M个公式识别结果;根据所述公式识别样本对应的M个公式识别结果和所述目标识别结果,计算所述公式识别模型的联合损失值。
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