模型训练方法、装置、电子设备和存储介质
摘要:
本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质,该方法涉及人工智能领域中的深度学习方向,包括:获取教师模型和学生模型;获取第一预测结果,第一预测结果由教师模型对样本数据集中的样本数据进行预测得到;获取教师模型对第一预测结果的可信度,可信度用于表征第一预测结果的可信程度;根据可信度更新第一预测结果,将更新后的第一预测结果作为第二预测结果;获取第二预测结果与学生模型预测样本数据的结果之间的差异;基于差异,更新学生模型的参数,以训练学生模型。本申请实施例通过教师模型对样本数据预测的可信度,能够准确地确定出样本数据对应的标签,以提升对学生模型的训练效果和效率。
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