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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：本申请实施例提供一种数据处理方法、自学习系统及电子设备。其中，数据处理方法包括：基于带标签的第一图像样本，对自学习模型进行监督训练得到第一损失；基于无标签的第二图像样本，对自学习模型进行无监督训练得到第二损失；获取监督训练过程中自学习模型的目标模型层对应的第一输出数据及无监督训练过程中目标模型层对应的第二输出数据；根据第一输出数据及第二输出数据确定第三损失；基于第一损失、第二损失及第三损失，对自学习模型进行优化处理；其中，所述自学习模型用于处理图像。本申请实施例提供的技术方案，有助于克服因源域与目标域概率分布不同造成的学习效果差的问题，提高自学习模型的域自适应学习效果，且具有较好的性能。
主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：基于带标签的第一图像样本，对自学习模型进行监督训练，得到第一损失；基于无标签的第二图像样本，对所述自学习模型进行无监督训练，得到第二损失；获取所述监督训练过程中所述自学习模型的目标模型层对应的第一输出数据及所述无监督训练过程中所述目标模型层对应的第二输出数据；根据所述第一输出数据及所述第二输出数据，确定第三损失；基于所述第一损失、所述第二损失及所述第三损失，对所述自学习模型进行优化处理；其中，所述自学习模型用于处理图像；基于无标签的第二图像样本，对所述自学习模型进行无监督训练，得到第二损失，包括：将所述无标签的第二图像样本作为所述自学习模型的入参，执行所述自学习模型得到第三输出数据；其中，所述第三输出数据中包含：所述自学习模型的输出层所含多个神经元中各神经元对应输出的数据项；根据所述多个神经元中各神经元对应输出的数据项，确定所述第二损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、自学习系统及电子设备
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