基于课程学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质
公开
摘要
本申请实施例公开了一种基于课程学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取神经网络模型的训练数据集，该训练数据集中包括多个数据样本；对于训练数据集中的目标数据样本，基于神经网络模型的参数分布采样得到T组模型参数，得到目标数据样本对应的T组预测结果；基于该T组预测结果确定目标数据样本的难易度指标；基于训练数据集中的各个数据样本的难易度指标，生成针对神经网络模型的课程学习方案，并据此对模型进行训练。本申请提供了一种自动化程度高且在判断样本难易度上更准确的课程学习方案，从而有助于提升训练出的模型的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于课程学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298299A
申请号 ：
CN202110895919.1
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-08-05
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王子丰张子恒
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京三高永信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
张所明
优先权 ：
CN202110895919.1
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-04-08 ：
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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