模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质（人工智能、算法建模）

本发明涉及研发过程优化技术领域，本发明提供一种模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质，上述方法包括：根据项目开发需求从内部网络已存储的神经网络模型中选取待复用模型；获取待复用模型的归档文件；根据项目开发需求和第一特征信息获取待调用训练样本的第二特征信息，并根据第二特征信息选取待调用的训练样本；根据待调用的训练样本对待复用模型进行二次训练，生成符合项目开发需求的目标网络模型。上述模型生成方法，可以将内部网络中的神经网络模型进行复用，按照项目开发需求选取训练样本并对待复用模型进行二次训练，生成目标网络模型，提高神经网络模型的使用率，减少反复训练生成已存在的待复用模型，同时提高训练神经网络的效率。

《模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质（人工智能、算法建模）》是一发明专利，专利号为 2019104108785，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为杨冬振，申请日期为2019-05-16，公开（公告）日期为2019-09-13，国际专利分类号（IPC）为 G06F8/36(2018.01)I;G06N3/02(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、算法建模、机器学习模型训练、结构生成、参数调优、图像识别、预测、分类等AI模型构建。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及研发过程优化技术领域，本发明提供一种模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质，上述方法包括：根据项目开发需求从内部网络已存储的神经网络模型中选取待复用模型；获取待复用模型的归档文件；根据项目开发需求和第一特征信息获取待调用训练样本的第二特征信息，并根据第二特征信息选取待调用的训练样本；根据待调用的训练样本对待复用模型进行二次训练，生成符合项目开发需求的目标网络模型。上述模型生成方法，可以将内部网络中的神经网络模型进行复用，按照项目开发需求选取训练样本并对待复用模型进行二次训练，生成目标网络模型，提高神经网络模型的使用率，减少反复训练生成已存在的待复用模型，同时提高训练神经网络的效率。

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