模型训练方法、装置、电子设备、介质及程序产品
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模型训练方法、装置、电子设备、介质及程序产品
申请号:
CN202510836311
申请日期:
2025-06-20
公开号:
CN120744446A
公开日期:
2025-10-03
类型:
发明专利
摘要
本说明书实施例公开了一种模型训练方法、装置、电子设备、介质及程序产品。其中,该方法包括:获取多个表格样本数据,并对各表格样本数据进行编码,得到表格样本数据对应的初始特征向量,其中,多个表格样本数据中各表格样本数据包括多种特征类型的多个特征数据;进而基于初始特征向量确定表格样本数据对应的融合特征向量,以及根据融合特征向量构建损失函数;最终基于该损失函数对初始特征提取模型的模型参数进行更新,进而得到目标特征提取模型。
技术关键词
特征提取模型
表格
模型训练方法
样本
数据
可执行程序代码
掩码策略
模型训练装置
计算机存储介质
聚类特征
标签预测方法
计算机程序产品
注意力
编码模块
处理器
场景
电子设备