模型训练方法、图像分类方法、系统、设备及介质
公开
摘要
本发明公开了一种模型训练方法、图像分类方法、系统、设备及介质，包括：获取训练集，该训练集包括历史图像多标签数据；根据Repulsion Loss函数和BCE_FocalLoss函数计算得到新的损失函数；基于历史图像标签数据以及新的损失函数训练神经网络模型，以得到图像多标签分类模型。本发明利用基于Repulsion Loss函数和BCE_FocalLoss函数计算得到的新的损失函数，再结合历史图像多标签数据训练神经网络模型，以得到图像多标签分类模型；以便利用图像多标签分类模型实现对图像多标签的准确分类，提高了图像多标签分类模型的准确性。
基本信息
专利标题 ：
模型训练方法、图像分类方法、系统、设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299340A
申请号 ：
CN202111653650.2
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吕心铋罗超梁贤朋邹宇
申请人 ：
携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请人地址 ：
上海市浦东新区张江高科技园区碧波路518号302室
代理机构 ：
上海弼兴律师事务所
代理人 ：
马涛
优先权 ：
CN202111653650.2
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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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