模型训练方法、装置、电子设备和存储介质
公开
摘要
本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质,该方法涉及人工智能领域中的深度学习方向,包括:获取教师模型和学生模型;获取第一预测结果,第一预测结果由教师模型对样本数据集中的样本数据进行预测得到;获取教师模型对第一预测结果的可信度,可信度用于表征第一预测结果的可信程度;根据可信度更新第一预测结果,将更新后的第一预测结果作为第二预测结果;获取第二预测结果与学生模型预测样本数据的结果之间的差异;基于差异,更新学生模型的参数,以训练学生模型。本申请实施例通过教师模型对样本数据预测的可信度,能够准确地确定出样本数据对应的标签,以提升对学生模型的训练效果和效率。
基本信息
专利标题 :
模型训练方法、装置、电子设备和存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114330510A
申请号 :
CN202111511703.7
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-06
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李磊林衍凯任宣丞赵光香李鹏周杰孙栩
申请人 :
北京大学;腾讯科技(深圳)有限公司
申请人地址 :
北京市海淀区颐和园路5号
代理机构 :
深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)
代理人 :
李玉婷
优先权 :
CN202111511703.7
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
2022-04-12 :
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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