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申请/专利权人：和硕联合科技股份有限公司
摘要：本发明提供一种模型训练方法及模型训练装置。在方法中，取得预训练模型、旧数据集及新数据集。预训练模型是使用旧数据集所训练的机器学习模型。旧数据集包括多个旧训练样本。新数据集包括多个新训练样本。预训练模型的训练尚未使用新数据集。减少旧数据集中的旧训练样本，以生成删减数据集。使用删减数据集及新数据集调整预训练模型。由此，可改善微调的训练效率。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，由处理器所实现，所述模型训练方法包括：取得预训练模型、旧数据集及新数据集，其中所述预训练模型是使用所述旧数据集所训练的机器学习模型，所述旧数据集包括多个旧训练样本，所述新数据集包括多个新训练样本，且所述预训练模型的训练尚未使用所述新数据集；减少所述旧数据集中的所述旧训练样本，以生成删减数据集；以及使用所述删减数据集及所述新数据集调整所述预训练模型。
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权利要求：
百度查询： 和硕联合科技股份有限公司 模型训练方法及模型训练装置
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