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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及一种分类模型训练、数据分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请涉及人工智能技术。所述方法包括：从基于训练样本集合训练得到的第一目标分类模型和第二目标分类模型集合中确定至少两个参考分类模型；第二目标分类模型集合包括的第二目标分类模型和第一目标分类模型中是特征空间对齐的；将同一训练样本输入各个参考分类模型得到的各个参考样本特征融合得到目标样本特征；将训练样本输入第三初始分类模型，得到训练样本特征，基于同一训练样本对应的目标样本特征和训练样本特征调整第三初始分类模型的模型参数，直至满足目标收敛条件，得到第三目标分类模型。采用本方法能够提高模型的分类准确性。

主权项：1.一种分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集合；所述训练样本集合包括训练样本和训练样本对应的训练标签；从基于所述训练样本集合训练得到的第一目标分类模型和训练得到的第二目标分类模型集合中，确定至少两个参考分类模型；在所述第一目标分类模型中，各种训练标签分别对应的类中心特征是训练得到的，在所述第二目标分类模型集合包括的第二目标分类模型中，各种训练标签分别对应的类中心特征是从所述第一目标分类模型中获取的、且在训练过程中保持不变，所述类中心特征是指属于同一训练标签的各个训练样本通过所述第一目标分类模型提取到的样本特征的统计中心，所述类中心特征用于表示训练标签在特征空间中的位置信息；所述第二目标分类模型，是对所述训练样本集合进行采样得到多个训练样本子集，从各个训练样本子集中确定目标样本子集，基于所述目标样本子集训练得到的模型；将所述训练样本集合输入各个参考分类模型，得到各个训练样本分别对应的参考样本特征，融合同一训练样本对应的各个参考样本特征，得到各个训练样本分别对应的目标样本特征；将所述训练样本集合输入第三初始分类模型，得到各个训练样本分别对应的训练样本特征，基于同一训练样本对应的目标样本特征和训练样本特征，调整所述第三初始分类模型的模型参数，直至满足目标收敛条件，得到第三目标分类模型；当所述第一目标分类模型、所述第二目标分类模型和所述第三目标分类模型为人脸识别模型时，所述第三目标分类模型用于提取输入图像对应的图像特征，所述图像特征用于进行身份识别。

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