[發明專利]分類器訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110488113.0
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113011534A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 潘浩;莊伯金;劉玉宇
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強

1.一種分類器訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

在初始樣本集中隨機選取a個樣本，將所述a個樣本組成第一樣本集，并將除去所述a個樣本的所述初始樣本集作為第二樣本集，其中，a為大于0的整數；

對所述第一樣本集中的所述a個樣本進行標注，得到標注后的所述第一樣本集，并將標注后的所述第一樣本集中的a個樣本輸入初始分類器進行訓練，得到第一分類器；

根據所述第一分類器和預設的篩選策略，在所述第二樣本集中篩選出b個樣本，將所述b個樣本組成第三樣本集，并將除去所述b個樣本的所述第二樣本集作為第四樣本集，其中，b為大于0且小于a的整數；

對所述第三樣本集中的所述b個樣本進行標注，得到標注后的所述第三樣本集；

調用所述第一分類器對所述第四樣本集進行標注，得到標注后的所述第四樣本集；

根據標注后的所述第一樣本集、標注后的所述第三樣本集和標注后的所述第四樣本集對所述第一分類器進行訓練，獲取目標分類器。

2.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，所述根據標注后的所述第一樣本集、標注后的所述第三樣本集和標注后的所述第四樣本集對所述第一分類器進行訓練，獲取目標分類器，包括：

將標注后的所述第一樣本集輸入所述第一分類器，得到第一分類結果，根據所述第一分類結果和標注后的所述第一樣本集確定第一損失結果；

將標注后的所述第三樣本集輸入所述第一分類器，得到第三分類結果，根據所述第三分類結果和標注后的所述第三樣本集確定第三損失結果；

將標注后的所述第四樣本集輸入所述第一分類器，得到第四分類結果，根據所述第四分類結果和標注后的所述第四樣本集確定第四損失結果；

根據所述第一損失結果、所述第三損失結果和所述第四損失結果對所述第一分類器進行訓練，獲取所述目標分類器。

3.根據權利要求2所述的訓練方法，其特征在于，所述根據所述第一損失結果、所述第三損失結果和所述第四損失結果對所述第一分類器進行訓練，獲取所述目標分類器，包括：

獲取多組權值，所述多組權值中的每一組權值分別包括第一權值、第二權值和第三權值，其中，所述第一權值對應于所述第一損失結果，所述第二權值對應于所述第三損失結果，所述第三權值對應于所述第四損失結果；

根據所述多組權值中的每一組權值，分別對所述第一損失結果、所述第三損失結果和所述第四損失結果進行加權求和，得到多個第二損失結果，其中，所述多個第二損失結果和所述多組權值一一對應；

分別根據所述多個第二損失結果中的每個第二損失結果對所述第一分類器進行訓練，得到多個第二分類器，其中，所述多個第二分類器與所述多個第二損失結果一一對應；

將驗證集分別輸入所述多個第二分類器中的每個第二分類器，確定所述每個第二分類器的正確率，將所述正確率最高的第二分類器作為所述目標分類器。

4.根據權利要求3所述的訓練方法，其特征在于，所述獲取多組權值，包括：

確定所述第一樣本集的樣本數量a與所述第三樣本集的樣本數量b的商c；

將所述第一權值設定為超參d；

確定第二權值的取值范圍為大于且等于所述超參d，小于且等于所述超參d與所述商c的積，并在所述取值范圍內隨機選取一個值作為所述第二權值；

確定第三權值的取值范圍為大于且等于0，小于且等于所述超參d，并在所述取值范圍內隨機選取一個值作為所述第三權值。

5.根據權利要求1-4中任意一項所述的訓練方法，其特征在于，所述根據所述第一分類器和預設的篩選策略，在所述第二樣本集中篩選出b個樣本，包括：

將所述第二樣本集中的多個樣本中的每個樣本，分別輸入所述第一分類器，得到多個樣本得分，其中，所述多個樣本得分與所述第二樣本集中的多個樣本一一對應；

將所述多個樣本得分按照樣本得分從小到大的順序進行排列，獲取前b個樣本得分所對應的樣本作為所述b個樣本。