特征学习模型的生成方法、装置及电子设备
实质审查的生效
摘要
本发明实施例涉及一种特征学习模型的生成方法、装置及电子设备，该方法包括：提取第一样本数据的第一特征；利用第一特征，对目标特征编码模型执行第一训练任务；提取第二样本数据的第二特征；获取历史特征编码模型提取的与第二样本数据对应的第三特征；利用第二特征和第三特征，对目标特征编码模型执行第二训练任务；当目标特征编码模型达到与第一训练任务对应的第一预设标准，且达到与第二训练任务对应的第二预设标准时，确定目标编码模型为特征学习模型。该方式大大节省时间和精力。尤其在底库中样本数据的量级巨大时，该效果体现的尤为明显。
基本信息
专利标题 ：
特征学习模型的生成方法、装置及电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519878A
申请号 ：
CN202111681125.1
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
肖嵘王孝宇
申请人 ：
深圳云天励飞技术股份有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市龙岗区园山街道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇17栋1楼
代理机构 ：
北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人 ：
穆瑞丹
优先权 ：
CN202111681125.1
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-05-20 ：
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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