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申请/专利权人：北京小米松果电子有限公司
摘要：本公开是关于一种分类方法、分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该分类方法，应用于电子设备，包括：基于待分类数据，得到生成器模型输出的第一预测结果；将所述待分类数据输入判别器模型，得到所第二预测结果；基于所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述待分类数据的目标类别。由于第一预测结果和第二预测结果是分别基于生成器模型和判别器模型得到的，这样，能够充分利用生成器模型和判别器模型各自的特点，例如，在生成器模型的性能高，且判别器模型的精度高的情况下，能够提高对待分类数据进行分类的速度，并提高所得到的分类结果的精确性。
主权项：1.一种分类方法，其特征在于，应用于电子设备，包括：基于待分类数据，得到生成器模型输出的第一预测结果；所述第一预测结果包括所述待分类数据在K个类别上的K个第一预测概率；将所述待分类数据输入判别器模型，得到第二预测结果；所述第二预测结果包括所述待分类数据在所述K个类别上的K个第二预测概率；基于K个所述第一预测概率和K个所述第二预测概率的乘积，得到K个目标预测概率；将所述K个目标预测概率，按照从大到小的顺序进行排序；将排序后的前预设数量个所述目标预测概率所对应的预设数量个类别的类别标签，确定为所述待分类数据的目标标签；所述待分类数据的类型包括以下至少之一：图像数据类型、文本数据类型和音频数据类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京小米松果电子有限公司 分类方法、分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质
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