(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211463475.5 (22)申请日 2022.11.17 (71)申请人 珠高智能科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽 街 道松坪山社区朗山路11号同方信息港 F栋1301 (72)发明人 邓星　温展欧　 (74)专利代理 机构 深圳市精英创新知识产权代 理有限公司 4 4740 专利代理师 卢梓峰 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/778(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 20/70(2022.01) (54)发明名称 实例检索模型微调方法、 装置、 计算机设备 及存储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了实例检索模型微调方 法、 装置、 计算机设备及存储介质。 所述方法包 括： 获取新场景的训练数据； 根据所述训练数据 提取场景特征， 并进行场景分类， 以得到分类结 果； 根据所述分类结果检索微调策略， 以得到微 调方案； 根据所述微调方案， 利用训练数据对预 训练模型进行再训练， 以得到目标模型； 输出所 述目标模型。 通过实施本发明实施例的方法可实 现对模型的微调， 达到少量的训练数据也可以获 取到收敛的模型， 且计算资源和时间成本低。 权利要求书2页 说明书9页 附图7页 CN 115512117 A 2022.12.23 CN 115512117 A 1.实例检索模型微调方法， 其特 征在于， 包括： 获取新场景的训练数据； 根据所述训练数据提取场景 特征， 并进行场景分类， 以得到分类结果； 根据所述分类结果检索微调策略， 以得到微调方案； 根据所述 微调方案， 利用训练数据对预训练模型进行 再训练， 以得到目标模型； 输出所述目标模型。 2.根据权利要求1所述的实例检索模型微调方法， 其特征在于， 所述根据 所述训练数据 提取场景 特征， 并进行场景分类， 以得到分类结果， 包括： 对所述训练数据进行物理特点和语义特点的提取， 以确定场景 特征； 根据所述场景 特征确定场景类别， 以得到分类结果。 3.根据权利要求1所述的实例检索模型微调方法， 其特征在于， 所述微调方案包括数据 增强手段、 模型超参数、 损失函数以及训练策略。 4.根据权利要求3所述的实例检索模型微调方法， 其特征在于， 所述根据 所述分类结果 检索微调策略， 以得到微调方案， 包括： 根据所述分类结果确定数据增强手段； 根据所述分类结果确定模型超参数； 根据所述分类结果确定损失函数； 根据所述分类结果确定训练策略。 5.根据权利要求4所述的实例检索模型微调方法， 其特征在于， 所述根据 所述分类结果 确定损失函数， 包括： 根据所述分类结果确定所述场景与预训练模型场景的差异性； 当差异性超过阈值， 则确定损 失函数为刻画样本类别间差异 的函数， 当差异性不超过 阈值， 则确定损失函数为刻画类内差距的函数。 6.实例检索模型微调装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取 单元， 用于获取新场景的训练数据； 场景分类单元， 用于根据 所述训练数据提取场景特征， 并进行场景分类， 以得到分类结 果； 策略确定单 元， 用于根据所述分类结果检索微调策略， 以得到微调方案； 再训练单元， 用于根据 所述微调方案， 利用训练数据对预训练模型进行再训练， 以得到 目标模型； 输出单元， 用于输出所述目标模型。 7.根据权利要求6所述的实例检索模型微调装置， 其特征在于， 所述场景分类单元包 括： 提取子单 元， 用于对所述训练数据进行物理特点和语义特点的提取， 以确定场景 特征； 类别确定 子单元， 用于根据所述场景 特征确定场景类别， 以得到分类结果。 8.根据权利要求7所述的实例检索模型微调装置， 其特征在于， 所述策略确定单元包 括： 手段确定 子单元， 用于根据所述分类结果确定数据增强手段； 超参数确定 子单元， 用于根据所述分类结果确定模型超参数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512117 A 2损失函数确定 子单元， 用于根据所述分类结果确定损失函数； 训练策略确定 子单元， 用于根据所述分类结果确定训练策略。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括存储器及处理器， 所述存储器上 存储有计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至5中任一项所述 的方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1至 5中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512117 A 3