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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种弱监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对待训练模型进行有监督训练以更新待训练模型的第一编码器和第一预测器，得到对应的第二编码器和第二预测器；锁定第二编码器中与有监督训练相关的部分结构，对待训练模型进行自监督训练以更新第二编码器的未锁定部分结构，得到第三编码器；锁定第三编码器，对待训练模型进行有监督训练以更新第二预测器，以得到与待训练模型对应的目标模型。本发明实现了即使训练过程中仅使用少量的有标签样本，也能够训练得到预测效果很好的目标模型，从而降低了机器学习模型的训练成本，提高了模型训练效率。
主权项：1.一种弱监督机器学习优化方法，其特征在于，所述弱监督机器学习优化方法包括以下步骤：对待训练模型进行有监督训练以更新所述待训练模型的第一编码器和第一预测器，得到对应的第二编码器和第二预测器；锁定所述第二编码器中与有监督训练相关的部分结构，所述部分结构包括模型参数，对所述待训练模型进行自监督训练以更新所述第二编码器的未锁定部分结构，得到第三编码器；锁定所述第三编码器，保持所述第三编码器的参数不变，对所述待训练模型进行有监督训练以更新所述第二预测器，基于所述第三编码器和更新后的第二预测器得到与所述待训练模型对应的目标模型；其中，所述目标模型用于对图像进行人脸位置检测，所述基于所述第三编码器和更新后的第二预测器得到与所述待训练模型对应的目标模型的步骤之后，还包括：调用所述目标模型的编码器对待检测图像进行特征提取，得到第四预测特征；调用所述目标模型的预测器对所述第四预测特征进行预测处理，得到所述待检测图像中人脸位置的检测结果。
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权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 弱监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质
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