[发明专利]模型优化方法、装置、存储介质及服务器有效
| 申请号： | 201911038172.7 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110782043B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 钟括;魏颖;黄俊洲 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06V40/10;G06V10/764;G06F18/241 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种模型优化方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：获取第一机器学习模型及第二机器学习模型，所述第一机器学习模型为已优化的模型，所述第二机器学习模型为待优化的模型，获取所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型之间的迁移学习信息，根据所述迁移学习信息对所述第一机器学习模型进行迁移学习，得到机器学习子模型，采用所述机器学习子模型对所述第二机器学习模型进行优化，得到优化的第二机器学习模型。通过本申请实施例能够通过已优化的机器学习模型对待优化的机器学习模型进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 优化 方法 装置 存储 介质 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一机器学习模型及第二机器学习模型，所述第一机器学习模型为已优化的模型，所述第二机器学习模型为待优化的模型；/n获取所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型之间的迁移学习信息，所述迁移学习信息包括被迁移的知识总量；/n根据所述迁移学习信息对所述第一机器学习模型进行迁移学习，得到机器学习子模型；/n采用所述机器学习子模型对所述第二机器学习模型进行优化，得到优化的第二机器学习模型。/n
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