[发明专利]一种训练数据的模型训练方法及装置

摘要

本发明公开了一种训练数据的模型训练方法及装置，其中该方法包括获取原始训练数据；对原始训练数据进行聚合，得到聚合训练数据；根据原始训练数据与聚合训练数据建立索引向量，索引向量取值的绝对值用于指示原始训练数据中训练数据在聚合训练数据中的位置；随机读取索引向量的取值，并根据取值从聚合训练数据中获取对应的训练数据；利用获取到的训练数据进行模型训练。本发明实施例在训练数据聚合的前提下，通过随机读取索引向量取值，可以从聚合训练数据中获取对应的训练数据，保证了用于模型训练的训练数据的随机性，从而可以在节省内存的基础上改善模型训练效果。

主权项

一种训练数据的模型训练方法，其特征在于，包括：获取原始训练数据；对所述原始训练数据中重复的训练数据进行聚合，得到训练数据副本，并将所述训练数据副本确定为聚合训练数据；确定所述原始训练数据中训练数据的数量为M，以及确定所述聚合训练数据中训练数据的数量为N，根据所述原始训练数据中训练数据的数量和聚合训练数据中训练数据的数量建立索引向量，所述索引向量的长度为M，其取值范围是[‑N,‑1]∪[1,N]中的整数，其中，该索引向量取值的绝对值用于指示原始训练数据中训练数据在聚合训练数据中的位置；随机读取索引向量的取值，并根据所述取值从所述聚合训练数据中获取对应的训练数据；利用获取到的训练数据进行模型训练。