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本发明公开了一种结合主动学习与迁移学习的分类模型训练方法，主要包括如下重要步骤：1)采用源任务模型为目标任务模型挑选训练样本的方式将源任务知识传递给目标任务模型；2)源任务模型与目标任务模型各自主动挑选一定比例样本用于训练目标任务模型；3)源任务模型挑选确定性高的样本，而目标任务模型挑选不确定性高的样本，并且源任务模型与目标任务模型所挑选样本数量的相对比例由两个模型分类性能的相对优劣动态决定。本发明避免了负迁移，适用于需要数据安全/隐私保护的领域，得到的目标任务训练样本集质量高，且学习更加高效。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113936791 A
(43)申请公布日 2022.01.14
(21)申请号 202111210163.9 G06K 9/62 (2022.01)
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