公开(公告)号：CN117216637A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311181203.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 刘欣刚 ,  冯承霖 ,  吴少智 ,  詹雨飞 ,  彭伟航

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种分类预测模型的训练方法及装置。其中，该方法包括：获取初始训练数据集，基于初始训练数据集对初始分类预测模型进行训练，得到初步分类预测模型；将待学习的增量训练数据输入至初步分类预测模型的特征提取模块中，得到增量特征嵌入向量；基于与增量训练数据对应的旋转矩阵对增量特征嵌入向量进行修正，得到待识别特征向量；将待识别特征向量输入至初步分类预测模型中的分类预测模块中，基于分类预测模块的输出结果对初步分类预测模型的模型参数进行调整，以得到目标分类预测模型。本发明实施例的技术方案，实现了对在分类预测模型学习增量数据时出现的灾难性遗忘问题的抑制，提高了目标分类预测模型的泛化能力和预测准确率。