基于域增量学习的模型调优方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116128073A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310158117.1

    申请日:2023-02-23

    Abstract: 本发明涉及一种机器学习技术领域,是一种基于域增量学习的模型调优方法、装置、设备及存储介质,包括:响应于获取新数据,调用原有模型对其进行识别,并判断是否出现识别错误;响应于出现识别错误,抽取识别错误的数据建立新增数据集;利用新增数据集对原有模型进行域增量学习,构建新模型。本发明的模型任务固定,不需要增加识别类别,利用模型对新数据进行识别,在出现存在识别错误时,建立新增数据集,利用新增数据集对原有模型进行域增量学习,实现在应用中需要不断调优模型,故而在保证原有识别效果的基础上又能适应新数据、修正原有模型,不会耗费大量的计算资源和时间,效率高,并且域增量学习的应用能有效增强模型的抗遗忘能力。

    一种绝缘操作杆
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116646866A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310433515.X

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明公开了一种绝缘操作杆,包括主杆体和辅杆体,其中,主杆体作为绝缘操作杆的支撑结构,辅杆体安装在主杆体的上方,套接在主杆体的内部,辅杆体能够在主杆体内活动伸缩,使主杆体和辅杆体的有效长度改变,辅杆体的一侧上方安装有架线勾,辅杆体的另一侧上方安装有拉合杆,拉合杆的上方和下方分别开设有第一卡槽和第二卡槽。本发明适用于绝缘操作杆,该绝缘操作杆的整体有效长度可以通过伸缩辅杆体实现,因此该绝缘操作杆能够适用于不同环境和场景下使用,适用性更高,该绝缘操作杆的辅杆体的一侧上方安装有架线勾,在使用时,架线勾能够作为临时辅助架线结构,这样可以提高工作效率。

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