一种生成预训练人工智能模型的方法及装置
公开
摘要
本申请实施例涉及一种生成预训练AI模型的方法，包括：确定多个原始图像，根据表观特征提取模型确定各个原始图像所对应的表观特征。之后，根据各个原始图像对应的表观特征和原始标签，对每个原始图像生成相应的伪标签。然后，采用携带伪标签的原始数据对第一初始AI模型进行训练，得到预训练AI模型。本申请通过采用具有较强泛化能力的表观特征提取模型，提取原始图像的表观特征，再基于表观特征结合原始图像预先存储的原始标签生成伪标签。伪标签则具备了表观特征和人工语义，使得采用携带伪标签的原始图像训练得到的预训练AI模型继承了具有泛化能力的表观特征，又具有细粒度更丰富的特征捕捉能力。
基本信息
专利标题 ：
一种生成预训练人工智能模型的方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114462290A
申请号 ：
CN202110173151.7
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-02-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
魏龙辉谢凌曦何建忠田奇
申请人 ：
华为云计算技术有限公司
申请人地址 ：
贵州省贵阳市贵安新区黔中大道交兴功路华为云数据中心
代理机构 ：
北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈霁
优先权 ：
CN202110173151.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/08 G06K9/62 G06F16/58 G06F16/583
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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