特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备
公开
摘要
本申请涉及一种特征提取模型训练、样本检索方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将第一样本组中的各个样本输入初始特征提取模型，得到初始分类特征、初始语义特征和初始融合特征；第一样本组包括目标样本、对应的参考样本和样本的类别标签，初始特征提取模型包括样本分类网络、非语义特征提取网络和特征融合网络；基于同一样本对应的初始分类特征和类别标签得到分类损失；基于目标样本和参考样本对应的其他特征得到特征损失；基于特征损失和分类损失调整初始特征提取模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到用于提取输入样本的样本特征的目标特征提取模型，样本特征用于进行样本检索。采用本方法能够提高模型的训练效率。
基本信息
专利标题 ：
特征提取模型训练、样本检索方法、装置和计算机设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358109A
申请号 ：
CN202111247520.9
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-10-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭卉
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 ：
华进联合专利商标代理有限公司
代理人 ：
刘佳妮
优先权 ：
CN202111247520.9
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-15 ：
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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