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摘要：本发明实施例提供了一种商品挂载、检索、推荐、训练处理方法、装置及电子设备，其中，训练方法包括：获取多个内容域中内容关联的样本组成多个跨域样本组合；使用被训练的特征提取模型，对跨域样本组合中的样本的原始数据进行特征提取，生成与样本对应的特征向量；对特征提取模型进行对比学习训练，以缩小跨域样本组合内部的样本对应的特征向量之间的距离，放大跨域样本组合之间的样本对应的特征向量之间的距离作为训练目标。本发明实施例通过对比学习对特征提取模型进行训练，实现对不同内容域的数据的特征提取，特征向量具有跨域对齐的性质，可以进行进一步的特征比对等处理，有效提高跨域的内容检索以及推荐的匹配效果。
主权项：1.一种特征提取模型的训练方法，包括：获取多个内容域中内容关联的样本组成多个跨域样本组合；使用被训练的特征提取模型，对跨域样本组合中的样本的原始数据进行特征提取，生成与样本对应的特征向量，所述样本为多模态数据；对所述特征提取模型进行对比学习训练，以缩小跨域样本组合内部的样本对应的特征向量之间的距离，放大跨域样本组合之间的样本对应的特征向量之间的距离作为训练目标；对所述特征提取模型进行对抗学习训练，以降低对抗学习的判别器对于特征向量所属的内容域的判别准确度作为训练目标；在所述对抗学习训练中，交替执行训练处理，包括固定所述判别器的模型参数，对所述特征提取模型进行训练，以降低所述判别器对于特征向量所属的内容域的判别准确度；固定所述特征提取模型的模型参数，对所述判别器进行训练，以提升所述判别器对于特征向量所属的内容域的判别准确度。
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百度查询： 阿里巴巴创新公司 商品挂载、检索、推荐、训练处理方法、装置及电子设备
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