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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种分类及分类模型训练方法、装置及存储介质，本申请可应用于音乐、视频、语音等领域，该分类方法包括：获取目标短视频，并从目标短视频中获取N张第一图像；针对N张第一图像中的每一张第一图像，通过分类模型预测第一图像所包括的商品类别，其中分类模型在训练过程中对权值向量进行归一化处理；根据N张第一图像所包括的商品类别，确定推荐信息。本申请在分类模型的训练过程中，对权值向量进行归一化处理，这样可以降低首部数据对模型权值向量的影响，提升长尾数据对模型权值向量的影响，进而提升分类模型对长尾数据的学习。这样使用训练后的分类模型进行商品预测时，可以对目标短视频中的长尾商品进行准确识别，进而提高了商品识别准确性。
主权项：1.一种分类方法，其特征在于，包括：获取目标短视频，并从所述目标短视频中获取N张第一图像，所述N为正整数；针对所述N张第一图像中的每一张第一图像，通过分类模型预测所述第一图像所包括的商品类别，其中所述分类模型的训练过程包括：获取训练图像，并通过分类模型对所述训练图像中的商品进行分类，得到所述商品的分类预测值，所述训练图像包括短视频中的商品图像帧；确定所述训练图像所属的样本类别；确定所述样本类别所包括的训练数据，在所述训练数据集中的占比；根据所述占比，确定第一权重，所述占比与所述第一权重成负相关；根据所述第一权重和所述商品的分类预测值，确定所述分类模型的损失；对所述分类模型的权值向量进行归一化处理，得到归一化后的权值向量；根据所述损失对所述归一化后的权值向量进行更新，得到训练后的所述分类模型；根据所述N张第一图像所包括的商品类别，确定推荐信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 分类及分类模型训练方法、装置及存储介质
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