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摘要：本申请涉及一种特征提取模型处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，以及一种样本检索方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。其中特征提取模型处理方法包括：通过待训练的特征提取模型提取训练样本的训练样本特征；对训练样本进行分类，得到分类结果；获取候选标签集合中各候选标签各自对应的代表样本特征；选取与训练样本特征匹配的代表样本特征得到目标代表样本特征；将目标代表样本特征所属的候选标签确定为推荐标签；当推荐标签与类别标签之间存在差异时，基于分类结果和推荐标签确定噪声损失；根据噪声损失和分类损失对特征提取模型进行训练，得到目标特征提取模型。采用本方法可以提高特征提取的准确性。
主权项：1.一种特征提取模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：通过待训练的特征提取模型提取训练样本的训练样本特征；所述训练样本存在对应的类别标签；所述类别标签是针对所述训练样本预先标注的标签；将所述训练样本特征输入到分类模型中，获取所述分类模型的输出作为分类结果，基于所述分类结果和所述类别标签确定分类损失；确定所述训练样本对应的候选标签集合，并获取所述候选标签集合中各候选标签各自对应的代表样本特征；所述训练样本对应的候选标签集合是所述训练样本的正确类别标签所在的标签集合；从各个所述代表样本特征中，选取与所述训练样本特征匹配的代表样本特征，将选取的代表样本特征确定为目标代表样本特征；从所述候选标签集合中确定所述目标代表样本特征所属的候选标签，将所述目标代表样本特征所属的候选标签确定为所述训练样本的推荐标签；当所述推荐标签与所述类别标签一致时，将所述分类损失确定为目标损失；当所述推荐标签与所述类别标签之间存在差异时，基于所述分类结果和所述推荐标签之间的差异确定噪声损失，根据所述噪声损失和所述分类损失确定目标损失；基于所述目标损失对所述特征提取模型进行训练，当满足训练停止条件时，得到目标特征提取模型；所述目标特征提取模型用于提取输入样本的样本特征。
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