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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司

摘要：本公开关于一种视频封面确定模型的生成方法及装置、视频封面确定方法及装置。包括：获取第一目标视频集；根据第一目标视频，获取正样本和负样本；根据正样本和负样本，对预设的初始视频封面确定模型进行训练，得到第一目标图像为封面的预测分数和用于衡量正样本与负样本参与训练权重的评价分数；将满足第二预设条件的预测分数且满足第三预设条件的评价分数，对应的初始视频封面确定模型，确定为视频封面确定模型。整个过程中，无需人工介入，更不涉及相关人员的专业程度，节省大量人力物力，并且得到的视频封面确定模型可以适用于不同的视频内容，具有较强的泛化能力。

主权项：1.一种视频封面确定模型的生成方法，其特征在于，包括：获取第一目标视频集；其中，所述第一目标视频集包括至少一个第一目标视频；根据所述第一目标视频，获取正样本和负样本；其中，所述正样本为最大限度反映视频主题内容的图像，所述负样本为最小限度反应整个视频主题内容的图像和无法健康合适的反应整个视频主题内容的图像；根据所述正样本和所述负样本，对预设的初始视频封面确定模型进行训练，并得到第一目标图像为封面的预测分数和用于衡量所述正样本与所述负样本参与训练权重的评价分数；根据所述预测分数、所述正样本和所述负样本，得到第一损失函数值，以及根据所述评价分数、所述正样本和所述负样本，得到第二损失函数值；根据所述第一损失函数值对初始得分网络模型参数进行迭代更新，直到所述第一损失函数值稳定在第一预设阈值邻域内，则将与所述第一损失函数值对应的初始得分网络模型确定为得分网络模型；根据所述第二损失函数值对初始评价网络模型参数进行迭代更新，直到所述第二损失函数值稳定在第二预设阈值邻域内，则将与所述第二损失函数值对应的初始评价网络模型确定为评价网络模型；将所述得分网络模型和所述评价网络模型对应的初始视频封面确定模型，确定为所述视频封面确定模型；所述方法还包括：通过将LogLoss作为损失函数，对所述初始得分网络模型参数进行迭代更新，以及通过带权重的MarginLoss作为损失函数，对所述初始评价网络模型参数进行微调，以使所述初始得分网络模型和所述初始评价网络模型学习到使得正负样本得分差距足够大的参数，并得到视频封面确定模型。

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