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本发明实施例涉及机器学习技术领域，公开了一种基于特征多样性学习的深度集成模型训练方法，该方法包括：获取样本数据(110)；将样本数据输入当前集成模型，得到每个基模型的高层特征向量(120)；根据高层特征向量中各个神经元的激活值，确定激活强度区间(130)；根据各个子区间内激活值的统计特征确定各个基模型在各个子区间中的神经元的保留概率，根据保留概率调整各个所述神经元的激活值，得到当前集成模型更新的高层特征多样性表示；其中，M大于等于K(140)；根据当前集成模型更新的高层特征多样性表示，输出样本数
(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 113228062 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202180000322.4 G06N 3/04 (2006.01)
(22)申请日 20
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