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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：一种图像描述语句生成模块的训练方法及装置、电子设备，该方法包括：获取第一样本图像及其第一描述语句，并将第一样本图像输入预先训练的预测模块中进行标签识别，得到至少一个第一特征标签及其第一概率向量。获取第一特征标签的标签向量，并根据第一特征标签的标签向量和第一概率向量，生成第一特征标签的特征信息。最后，根据特征信息和第一描述语句对生成式模型进行训练，得到语句生成模块，既引入对特征标签的重要性分析，又基于特征信息的可导性实现误差量的梯度反传，达到更优训练效果，提升图像描述的准确性。
主权项：1.一种图像描述语句生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一样本图像和所述第一样本图像的第一描述语句；将所述第一样本图像输入预先训练的预测模块中进行标签识别，得到至少一个第一特征标签以及所述第一特征标签对应的第一概率向量；获取所述第一特征标签的标签向量，并将所述第一特征标签的标签向量和所述第一概率向量相乘，得到所述第一特征标签的特征信息；根据所述特征信息和所述第一描述语句对生成式模型进行训练，得到语句生成模块；其中，所述根据所述特征信息和所述第一描述语句对生成式模型进行训练，得到语句生成模块之后，所述方法还包括：获取目标图像，并将所述目标图像输入所述预测模块中进行标签识别，得到所述目标图像的标签信息；将所述标签信息输入所述语句生成模块，得到所述目标图像的目标描述语句；其中，所述将所述目标图像输入所述预测模块中进行标签识别，得到所述目标图像的标签信息，包括：将所述目标图像输入所述预测模块，得到输出矩阵，所述输出矩阵包括至少一个第二特征标签以及所述第二特征标签对应的第二概率向量；根据目标函数和至少一个所述第二概率向量，计算所述第二概率向量的求和值，并取求和值最大的k个第二概率向量为目标概率向量，k为正整数；根据所述目标概率向量对应的第二特征标签，确定k个目标标签；其中，所述目标函数满足：Si=，其中，i和j均为正整数，为所述输出矩阵中第i个第二概率向量的第j项向量数据，f为求和函数，Si为第i个第二概率向量的求和值。
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