一种分类模型训练方法及计算机设备[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种分类模型训练方法及计算机设备专利类型：发明专利发明人：杨德杰

申请号：CN202011637697.5申请日：20201231公开号：CN112766320A公开日：20210507

摘要：本申请涉及模型训练技术领域，提供了一种分类模型训练方法、分类模型训练装置、计算机设备及计算机可读存储介质。其中，一种分类模型训练方法，从初始样本集合中挖掘出正样本集合，以及与正样本集合对应的候选样本集合，由于候选样本集合是基于正样本集合从初始样本集合中挖掘得到，因此候选样本集合中的样本是考虑了样本的全局分布得到，并且利用预先构建的生成式对抗网络，基于候选样本集合与正样本集合进行样本训练，输出的补充样本集合不具有特征偏性，再将基于补充样本集合与正样本集合得到的目标样本集合，用于对预设分类模型进行训练，由于目标训练样本集合中因正负样本均衡且无特征偏性，因此使得训练后的分类模型具有更好的鲁棒性。

申请人：平安科技(深圳)有限公司

地址：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

国籍：CN

代理机构：深圳中一联合知识产权代理有限公司

代理人：肖遥

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