[發(fā)明專利]機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法、獲取裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810619091.5
• 申請日: 2018-06-15
• 公開（公告）號(hào): CN109034188B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉世權(quán);劉弘也;蘇馳
• 申請（專利權(quán)）人: 北京金山云網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司;北京金山云科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;項(xiàng)京

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法、獲取裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取標(biāo)注有類別的第一樣本圖片；將標(biāo)注有類別的第一樣本圖片作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練得到機(jī)器學(xué)習(xí)模型；將第二樣本圖片輸入至機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲取機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的第二樣本圖片的類別；確定機(jī)器學(xué)習(xí)模型所預(yù)測的具有正確類別的第二樣本圖片；將具有正確類別的第二樣本圖片作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練得到新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。本發(fā)明實(shí)施例提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法，能夠使機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測準(zhǔn)確率得到提升，即提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法、獲取裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著視頻直播的流行，視頻直播內(nèi)容中伴隨產(chǎn)生了大量的低俗色情等不良內(nèi)容，因此，需要有效地對直播視頻內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管。目前，各直播平臺(tái)一般通過人力人工對直播內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管，配置可多達(dá)數(shù)百人的監(jiān)管團(tuán)隊(duì)，通過團(tuán)隊(duì)人員巡查直播間識(shí)別不良直播內(nèi)容。但這種監(jiān)管方式成本巨大而且效率低下。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，可利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)辨別視頻內(nèi)容。

機(jī)器的深度學(xué)習(xí)需要準(zhǔn)備大量的高質(zhì)量標(biāo)注的訓(xùn)練樣本，以上述視頻直播監(jiān)管為例，需要準(zhǔn)備大量的直播間截圖，并且，需要對這些大量的直播間截圖冠以準(zhǔn)確的內(nèi)容標(biāo)簽，即進(jìn)行標(biāo)注，例如，可以將截圖按照正常、低俗和色情三種類別進(jìn)行標(biāo)注，將標(biāo)注后的截圖作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練以獲取用于內(nèi)容監(jiān)管的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在對直播內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管時(shí)，可以獲取直播間截圖，將截圖輸入經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型將輸出該直播間截圖對應(yīng)的正常、低俗或色情標(biāo)簽，從而區(qū)分直播內(nèi)容的類別，相對于人工監(jiān)管，可有效降低成本提升監(jiān)管效率。

在對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，為了有效保證機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，即輸出準(zhǔn)確性，需要有效保證訓(xùn)練樣本的標(biāo)注準(zhǔn)確性。目前對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，通常是將人工標(biāo)注類別后的圖片作為訓(xùn)練樣本，對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。但是這種訓(xùn)練方法，人工標(biāo)注圖片的過程中難免出錯(cuò)，且由于標(biāo)注者水平參差不齊，很容易將其中類別錯(cuò)誤的圖片也作為樣本圖片，造成樣本圖片準(zhǔn)確性降低，從而影響所訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法、獲取裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以有效提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。具體技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獲取方法，包括：

獲取標(biāo)注有類別的第一樣本圖片；

將所述標(biāo)注有類別的第一樣本圖片作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練得到機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

將第二樣本圖片輸入至所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲取所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的所述第二樣本圖片的類別；

確定所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型所預(yù)測的具有正確類別的第二樣本圖片；

將所述具有正確類別的第二樣本圖片作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練得到新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

可選地，所述獲取標(biāo)注有類別的第一樣本圖片，包括：

獲取多張待標(biāo)注類別的圖片，將多張圖片劃分為若干份；

將劃分后的每份圖片分配給至少兩個(gè)標(biāo)注者；

針對劃分后的每份圖片，獲取所述至少兩個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果數(shù)據(jù)，每個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果數(shù)據(jù)中，均攜帶有與該份圖片中的各圖片對應(yīng)的預(yù)標(biāo)注類別；

針對所述每份圖片中的每張圖片，對比該張圖片在所述至少兩個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果數(shù)據(jù)中的預(yù)標(biāo)注類別是否相同，確定所述每份圖片中在所述至少兩個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果數(shù)據(jù)中的預(yù)標(biāo)注類別均相同的圖片的數(shù)量；

針對劃分后的每份圖片，基于所確定的所述預(yù)標(biāo)注類別均相同的圖片的數(shù)量與該份圖片總數(shù)量的比例關(guān)系，確定該份圖片中圖片的標(biāo)注類別，并將確定標(biāo)注類別后的圖片作為第一樣本圖片。