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公开(公告)号：CN108364073A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810062864.4
申请日：2018-01-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种多标记学习模型的训练方法。该方法包括以下：利用给定的多标记数据训练集对包含自动编码机和多分类模型的多标记学习模型进行训练；检查所述多标记学习模型的损失函数，所述多标记学习模型的损失函数包括所述自动编码机的损失项以及所述多分类模型的损失项；在所述损失函数不满足预定的精度要求时，迭代所述自动编码机和所述多分类模型的相关参数；获得所述多分类模型对应的训练分类器以及所述自动编码机的优化权重矩阵和偏置向量。采用本发明获得的训练模型对数据进行多分类，能够有效的利用大量未标记的数据，提高了分类的精确度。
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