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公开(公告)号:CN117786417B
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410223117.X
申请日:2024-02-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06F123/02
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备。在此方法中,针对每个历史时序数据,通过对该历史时序数据进行预处理,得到处理后时序数据,并将该历史时序数据对应的处理后时序数据与其他历史时序数据对应的处理后时序数据进行拼接,得到拼接后数据,然后,对拼接后数据中的部分数据进行遮盖后,使用遮盖后数据输入到待训练的分类模型中,以使待训练的分类模型可以根据遮盖后数据提取出的特征数据,预测出遮盖后数据中被遮盖的数据以及判别结果,而后,以最小化预测出的遮盖后数据中被遮盖的数据与遮盖后数据中被遮盖的实际数据之间的偏差,以及最小化判别结果与实际判别结果之间的偏差为优化目标,对分类模型进行训练。
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公开(公告)号:CN117786417A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202410223117.X
申请日:2024-02-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06F123/02
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备。在此方法中,针对每个历史时序数据,通过对该历史时序数据进行预处理,得到处理后时序数据,并将该历史时序数据对应的处理后时序数据与其他历史时序数据对应的处理后时序数据进行拼接,得到拼接后数据,然后,对拼接后数据中的部分数据进行遮盖后,使用遮盖后数据输入到待训练的分类模型中,以使待训练的分类模型可以根据遮盖后数据提取出的特征数据,预测出遮盖后数据中被遮盖的数据以及判别结果,而后,以最小化预测出的遮盖后数据中被遮盖的数据与遮盖后数据中被遮盖的实际数据之间的偏差,以及最小化判别结果与实际判别结果之间的偏差为优化目标,对分类模型进行训练。
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