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摘要：本公开提供了一种用于加权预测的预测模型训练方法、装置、设备及介质，涉及机器学习、人工智能等技术领域，尤其涉及视频编码技术领域。具体实现方案为：获取与多个视频序列对应的视频特征以及视频标签；从与多个视频序列对应的视频特征中进行特征选择，并将选择的视频特征按照特征重要程度进行排序，得到排序后的视频特征；根据每个视频特征的重要程度占比大小从排序后的视频特征中再次进行特征选择，得到待选择的视频特征；根据待选择的视频特征以及与待选择的视频特征对应的视频标签对待训练模型进行训练，得到用于加权预测的预测模型。本公开通过选择出与预测结果相关性更高的特征，从而可以训练得到预测准确性较高的预测模型。
主权项：1.一种用于加权预测的预测模型训练方法，包括：获取与多个视频序列对应的视频特征以及视频标签；从与多个视频序列对应的视频特征中进行特征选择，并将选择的视频特征按照特征重要程度进行排序，得到排序后的视频特征；根据每个视频特征的重要程度占比大小从所述排序后的视频特征中再次进行特征选择，得到待选择的视频特征；根据所述待选择的视频特征以及与所述待选择的视频特征对应的视频标签对待训练模型进行训练，得到用于加权预测的预测模型。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 用于加权预测的预测模型训练方法、装置、设备及介质
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