[发明专利]一种分类器训练方法及装置在审
申请号: | 201610670755.1 | 申请日: | 2016-08-15 |
公开(公告)号: | CN107766868A | 公开(公告)日: | 2018-03-06 |
发明(设计)人: | 刘镝;王志军;张尼 | 申请(专利权)人: | 中国联合网络通信集团有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/00 |
代理公司: | 北京中博世达专利商标代理有限公司11274 | 代理人: | 申健 |
地址: | 100033 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明的实施例提供一种分类器训练方法及装置,涉及计算机技术领域,用以降低分类器训练过程的训练时间和计算时间。该方法包括提取训练样本的生物特征训练集及对应的样本标签;将生物特征训练集划分为多个生物特征子训练集,每个生物特征子训练集中包含的生物特征数量相同;将每个生物特征子训练集作为分类器的输入特征,将对应的样本标签作为分类器的输出特征,分别对分类器进行训练,得到每个生物特征子训练集训练出的子分类器模型对应的拉格朗日乘子;将每个生物特征子训练集训练出的子分类器模型对应的拉格朗日乘子进行融合,并基于融合后的拉格朗日乘子向量得到训练后的分类器。 | ||
搜索关键词: | 一种 分类 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种分类器训练方法,其特征在于,包括:提取训练样本的生物特征训练集及对应的样本标签;将所述生物特征训练集划分为多个生物特征子训练集,每个生物特征子训练集中包含的生物特征数量相同;将每个生物特征子训练集作为分类器的输入特征,将对应的样本标签作为所述分类器的输出特征,分别对所述分类器进行训练,得到每个生物特征子训练集训练出的子分类器模型对应的拉格朗日乘子;将所述训练样本的每个生物特征子训练集训练出的子分类器模型对应的拉格朗日乘子进行融合,并基于融合后的拉格朗日乘子向量得到训练后的分类器。
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