分类训练

摘要： 通常,初中学生会在初三才开始学习化学,为了尽快掌握知识内容,教师会采取一些训练措施.为了发挥教学训练的有效性,教师要深入分析各种学习策略,采取分类训练的方式,满足各个学生的学习需求,本文就此进行了相关的阐述和分析.

摘要： 人们的生产和生活都离不开数的计算,根据实际需要不仅要算得正确,还要计算迅速。简便计算是中年级小学生计算的重要组成部分,也是小学生计算的难点,运用分类训练的方法有针对性地解决每一种简便计算的题型,可以帮助小学生理解简便计算的算理,提高小学生对于简便计算的准确率,促进小学生数学思维的发展,培养小学生利用简便计算解决生活中的实际问题的能力。

摘要： 文章探讨语文题型的多种训练策略.教师在教学中要重视基础训练、分类训练、专项训练、强化训练.通过重视这四种训练,教师指导学生扎实掌握拼音、字词、句式转换以及多种阅读技巧,达到熟练运用的目的,打牢语文基础,为下一阶段的语文学习奠定基础,全面提高学生语文学科素养.

摘要： 高中英语听力在高中英语考试题型中占有重要地位,所以教师要注重对学生听力能力的训练。而英语听力是一个日积月累的过程,为了提高学生在高考中听力的得分,应重点探究听力训练的策略与技巧。1.根据听力题型分类训练在高中英语听力的题型中分为长对话、短对话和独白三部分。题材有众多,在以往的教学中可以发现很多学生对某一题型或题材的听力试题得分率较低。就以内容题材方面考虑,处于高中阶段的大多数学生对生活热点不太了解;再从题型中看,长对话和独白所占分值大,但学生们对这两类题型的掌握程度较低。长对话的迷惑选项多,只要仔细认真也很简单。而独白部分不仅长,并且没有停顿时间,这也造成了得分率低的现象。所以教师在日常教学中,可以分题型,分题材进行训练,只要功夫深铁杵磨成针,在英语听力学习中也一样,多练习一定可以获得效果。

摘要： 中考对学生来说至关重要,不仅关乎学生的升学问题,而且也是对学生三年初中学习最重要的检验,不应该留下任何遗憾.所以,在初中数学的中考复习环节,一定要有详尽科学的复习策略,让学生能够有条不紊地进行复习和提升.

摘要： 高三政治学科二轮复习是训练学生综合知识运用能力的关键时期,必须注重知识的全面整合,重点难点的科学凝练,着力从建构知识体系,增强知识关联性;强化专题和考题分类训练,提高知识运用能力;注重学科德育功能,发挥价值引领作用等,增强复习课的综合效果.

摘要： 本申请实施例公开了一种分类模型的训练方法、分类方法及相关设备和分类系统，其中，所述分类方法包括：获得待分类数据，所述待分类数据包括至少两个待分类用户及其多个特征信息；获得与各个特征信息对应的第一参数，所述第一参数为表征为特征信息对实现用户分类的贡献度的参数；基于每个待分类用户的特征信息和与特征信息对应的第一参数，对所述待分类用户进行需要推送或投放多媒体信息的用户和不需要推送或投放多媒体信息的用户的分类；根据对待分类用户的分类结果，确定是否对每个待分类用户进行所述多媒体信息的推送或投放。

摘要： 本发明提供一种用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络的训练方法及其分类方法，训练方法包括：获取SAR图像中带有船舶类别的切片；基于带有船舶类别的切片对用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络进行训练，以使得其能够达到预设训练精度；其中，用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络为在第一模型的基础上，去掉第一模型的第一全连接层，并依据所述带有船舶类别的切片的船舶类别的数目添加第二全连接层构建而成。训练方法可以实现仅存在少量训练数据的情形下对用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络进行训练，使其达到预设训练精度。并且将本发明中的已达到预设训练精度的用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络应用于SAR图像船舶分类中，其船舶分类精度可以达到97.54％。

摘要： 本发明公开了一种分类模型训练方法和一种分类模型训练装置。该方法包括：从训练集中抽取部分样本作为初始训练集，用初始训练集训练分类模型；若得到的分类模型未达到预期效果，则根据分类模型对训练集的分类结果，更新当前初始训练集，更新方式包括：向初始训练集中加入至少部分分类错误的样本，和/或，从初始训练集中剔除部分分类正确的样本；利用更新后的初始训练集重新训练分类模型，直至分类模型达到预期效果或直至满足训练结束条件。本申请根据每次训练后分类模型对训练集的分类结果，分批次向初始训练集中添加分类错误的样本，和/或剔除分类正确的样本，可逐渐优化训练效果，克服类别之间样本不平衡问题，训练速度更快，且训练结果更佳。

摘要： 提供一种用于在线训练分类器的装置和在线训练分类器的方法。该用于在线训练分类器的装置包括：确定部分，用于确定选择器模型的识别能力是否适应样本图像；更新部分，用于在确定部分确定选择器模型的识别能力不适应样本图像的情况下，根据样本图像更新选择器模型；生成部分，用于根据样本图像，利用更新的选择器模型选择组成分类器的弱分类器，并组成分类器。本发明提供的用于在线训练分类器的装置和方法，能够适应于样本图像自动地更新用于生成分类器的选择器模型，使得基于该选择器模型生成的分类器的分类准确度提高，分类速度加快。

摘要： 本发明揭示了一种脉象分类方法、分类模型训练方法、分类设备及存储介质，脉象分类方法包括：接收脉搏基础数据组；比较脉象检测数据与预设对应的脉类维度中至少两个脉类区间的数值大小，得到目标脉类区间；在目标脉类的范围内，比较脉象运算数据与预设对应的脉种维度中至少两个脉种区间的数值大小，得到目标脉种区间；判定脉搏基础数据组对应的脉象为目标脉类中的目标脉种。本发明提供的脉象分类方法，能够形成两步判断的分类逻辑，细分得到更多的脉象分类结果。

摘要： 公开了一种训练分类模型的装置和方法及利用分类模型分类的装置。训练分类模型的装置包括：获得局部区域单元，获得作为样本图像的全局区域中的一部分的预定局部区域；特征提取单元，针对每个样本图像，对于全局区域和每个预定局部区域分别设置相应数量的特征提取层，用以分别提取全局区域的全局特征和每个预定局部区域的局部特征，其中，全局区域和预定局部区域共享针对全局区域和每个预定局部区域分别设置的特征提取层中的至少一个层，以在所共享的所述至少一个层中将全局特征和每个局部特征进行结合；以及损失确定单元，利用损失确定层，基于每个样本图像的结合后的特征来计算该样本图像的损失函数，并基于损失函数来训练所述分类模型。

摘要： 公开了一种训练分类模型的装置和方法及利用分类模型分类的装置。训练分类模型的装置包括：特征提取单元，被配置成针对第一预定数量的训练集中的每个训练集分别设置特征提取层，并且提取样本图像的特征，至少两个训练集至少部分重叠；特征融合单元，被配置成针对训练集分别设置特征融合层，并且对样本图像的所提取出的特征进行融合；以及损失确定单元，被配置成针对每个训练集分别设置损失确定层，并且基于样本图像的融合后的特征来计算样本图像的损失函数，并基于损失函数来训练分类模型，其中，第一预定数量的训练集共享针对每个训练集分别设置的特征融合层和特征提取层中的至少一个层。

摘要： 本申请实施例公开了一种分类模型的训练方法、分类方法及相关设备和分类系统，其中，所述分类方法包括：获得待分类数据，所述待分类数据包括至少两个待分类用户及其多个特征信息；获得与各个特征信息对应的第一参数，所述第一参数为表征为特征信息对实现用户分类的贡献度的参数；基于每个待分类用户的特征信息和与特征信息对应的第一参数，对所述待分类用户进行需要推送或投放多媒体信息的用户和不需要推送或投放多媒体信息的用户的分类；根据对待分类用户的分类结果，确定是否对每个待分类用户进行所述多媒体信息的推送或投放。

摘要： 本发明提供一种用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络的训练方法及其分类方法，训练方法包括：获取SAR图像中带有船舶类别的切片；基于带有船舶类别的切片对用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络进行训练，以使得其能够达到预设训练精度；其中，用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络为在第一模型的基础上，去掉第一模型的第一全连接层，并依据所述带有船舶类别的切片的船舶类别的数目添加第二全连接层构建而成。训练方法可以实现仅存在少量训练数据的情形下对用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络进行训练，使其达到预设训练精度。并且将本发明中的已达到预设训练精度的用于SAR图像船舶分类的卷积神经网络应用于SAR图像船舶分类中，其船舶分类精度可以达到97.54％。

摘要： 本申请提供一种分类器训练方法、分类器和情感分类系统，上述方法包括：获取主题集合中至少一个主题的已标注的评论文本，作为训练样本；获取主题集合中至少一个主题的未标注的评论文本，作为未标注样本；采用标签传播算法预测所述未标注样本；采用预测后的所述未标注样本和所述训练样本训练分类器。本方案除了通过利用已经标注过的评论文本对分类器进行训练之外，还利用未标注的评论文本对所述分类器进行训练，并且采用所述未标注的评论文本对所述分类器进行训练后，显著提高了所述分类器的分类精度。在不明显提高用户工作量的基础上，有效的提高了分类器的精准度。