模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备制造方法及图纸

模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。本公开实施例公开了一种模型生成方法和装置，其中，该方法包括：输出预设的第一引导信息；响应于用户触发与第一引导信息对应的操作，获取第一用户信息和第一标签信息；确定第一用户信息的第一质量等级；根据第一质量等级，生成并输出第二引导信息；响应于用户触发与第二引导信息对应的操作，获取第二用户信息和第二标签信息；将第一用户信息、第二用户信息作为预先设置的初始模型的输入，将第一标签信息、第二标签信息作为初始模型的期望输出，训练初始模型，得到目标特征识别模型。本公开实施例可以降低因用户信息与预先训练初始模型使用的训练样本之间的差异导致的对目标特征的识别误差，改善了模型的性能。

【技术实现步骤摘要】
模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
本公开涉及计算机
，尤其是一种模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。
技术介绍
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的机器学习模型被应用在各种领域。目前的模型的训练阶段通常在服务器端实现，训练完成后再部署到终端。由于各个终端的使用环境各不相同，导致不同的终端下的模型的性能不同。
技术实现思路
本公开的实施例提供了一种模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。本公开的实施例提供了一种模型生成方法，该方法包括：输出预设的用于获取第一用户信息和与第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息；响应于用户触发与第一引导信息对应的操作，获取第一用户信息和第一标签信息；确定第一用户信息的第一质量等级；根据第一质量等级，生成并输出用于获取第二用户信息和与第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，其中，第二用户信息对应的第二质量等级与第一用户信息对应的第一质量等级不同；响应于用户触发与第二引导信息对应的操作，获取第二用户信息和第二标签信息；将第一用户信息、第二用户信息作为预先设置的初始模型的输入，将第一标签信息、第二标签信息作为初始模型的期望输出，训练初始模型，得到目标特征识别模型。根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种模型生成装置，该装置包括：第一输出模块，用于输出预设的用于获取第一用户信息和与第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息；第一获取模块，用于响应于用户触发与第一引导信息对应的操作，获取第一用户信息和第一标签信息；第一确定模块，用于确定第一用户信息的第一质量等级；第二输出模块，用于根据第一质量等级，生成并输出用于获取第二用户信息和与第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，其中，第二用户信息对应的第二质量等级与第一用户信息对应的第一质量等级不同；第二获取模块，用于响应于用户触发与第二引导信息对应的操作，获取第二用户信息和第二标签信息；训练模块，用于将第一用户信息、第二用户信息作为预先设置的初始模型的输入，将第一标签信息、第二标签信息作为初始模型的期望输出，训练初始模型，得到目标特征识别模型。根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行上述模型生成方法。根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；处理器，用于从存储器中读取可执行指令，并执行指令以实现上述模型生成方法。基于本公开上述实施例提供的模型生成方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，通过输出第一引导信息，以引导用户输入第一用户信息和第一标签信息，当获取到第一用户信息和第一标签信息时，确定第一用户信息的第一质量等级，根据第一质量等级，输出用于获取第二用户信息和与第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，然后获取第二用户信息和第二标签信息，最后基于第一用户信息、第二用户信息、第一标签信息、第二标签信息对初始模型进行训练，得到目标特征识别模型，从而充分地利用了实际使用终端设备的用户信息对初始模型进行训练，降低了因用户信息与预先训练初始模型使用的训练样本之间的差异导致的对目标特征的识别误差，改善了模型在终端上执行时的性能。下面通过附图和实施例，对本公开的技术方案做进一步的详细描述。附图说明通过结合附图对本公开实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。图1是本公开所适用的系统图。图2是本公开一示例性实施例提供的模型生成方法的流程示意图。图3是本公开的实施例的模型生成方法的一个应用场景的示意图。图4是本公开一示例性实施例提供的模型生成装置的结构示意图。图5是本公开一示例性实施例提供的电子设备的结构图。具体实施方式下面，将参考附图详细地描述根据本公开的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本公开的一部分实施例，而不是本公开的全部实施例，应理解，本公开不受这里描述的示例实施例的限制。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。本领域技术人员可以理解，本公开实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。还应理解，在本公开实施例中，“多个”可以指两个或两个以上，“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。还应理解，对于本公开实施例中提及的任一部件、数据或结构，在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下，一般可以理解为一个或多个。另外，本公开中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本公开中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。还应理解，本公开对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，不再一一赘述。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。本公开实施例可以应用于终端设备、计算机系统、服务器等电子设备，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统、大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。申请概述当模型被部署到某个特定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模型生成方法，包括：/n输出预设的用于获取第一用户信息和与所述第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息；/n响应于用户触发与所述第一引导信息对应的操作，获取第一用户信息和第一标签信息；/n确定所述第一用户信息的第一质量等级；/n根据所述第一质量等级，生成并输出用于获取第二用户信息和与所述第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，其中，所述第二用户信息对应的第二质量等级与所述第一用户信息对应的第一质量等级不同；/n响应于用户触发与所述第二引导信息对应的操作，获取第二用户信息和第二标签信息；/n将所述第一用户信息、第二用户信息作为预先设置的初始模型的输入，将所述第一标签信息、第二标签信息作为所述初始模型的期望输出，训练所述初始模型，得到目标特征识别模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种模型生成方法，包括：
输出预设的用于获取第一用户信息和与所述第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息；
响应于用户触发与所述第一引导信息对应的操作，获取第一用户信息和第一标签信息；
确定所述第一用户信息的第一质量等级；
根据所述第一质量等级，生成并输出用于获取第二用户信息和与所述第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，其中，所述第二用户信息对应的第二质量等级与所述第一用户信息对应的第一质量等级不同；
响应于用户触发与所述第二引导信息对应的操作，获取第二用户信息和第二标签信息；
将所述第一用户信息、第二用户信息作为预先设置的初始模型的输入，将所述第一标签信息、第二标签信息作为所述初始模型的期望输出，训练所述初始模型，得到目标特征识别模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述初始模型部署在目标终端设备上，所述训练所述初始模型包括：
在目标终端设备处于目标状态时训练所述初始模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出预设的用于获取第一用户信息和与所述第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息，包括：
输出预设的用于引导用户输入第一用户信息和第一标签信息的第一引导信息；
所述生成并输出用于获取第二用户信息和与所述第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，包括：
生成并输出预设的用于引导用户输入第二用户信息和第二标签信息的第二引导信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出预设的用于获取第一用户信息和与第一用户信息对应的第一标签信息的第一引导信息，包括：
输出预设的用于指示从目标存储区获取所述第一用户信息和所述第一标签信息的第一引导信息；
所述输出预设的用于获取第二用户信息和与第二用户信息对应的第二标签信息的第二引导信息，包括：
输出预设的用于指示从目标存储区获取所述第二用户信息和所述第二标签信息的第二引导信息。


5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述初始模型包括以下至少一种：人脸识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭强，
申请(专利权)人：深圳地平线机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44