公开(公告)号：CN119476408A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411415967.6

申请日：2024-10-11

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 邢薇薇 ,  梁启悦 ,  张冠甲 ,  刘渭滨

IPC: G06N3/096 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：在源域模型的网络结构中新增一分类器，得到目标网络结构；目标网络结构包括原始分类器和去偏分类器；基于原始分类器的权重初始化去偏分类器的权重，将原始分类器的权重设置为不可更新状态，将去偏分类器的权重设置为可更新状态；获取目标域样本数据；目标域样本数据包括多个目标域样本以及每个目标域样本对应的伪标签和初始的自适应权重；根据目标域样本数据和预设的目标函数对目标网络结构进行迭代训练，得到训练好的目标域模型。本申请能在域间差异和类别不平衡同时存在的场景下，有效提高基于源域模型迁移得到的目标域模型的性能，同时提高目标域模型在尾部类上的性能。