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公开（公告）号CN122947821A | 申请号CN202611194261.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人深圳富国环球科技有限公司 |
分类号G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/082(2023.01), G06F18/2431(2023.01), G06F18/24(2023.01), G06F18/10(2023.01), G06F18/15(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06F18/21(2023.01) | 申请日2026-08-07 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597901839900008 | 源数据页码205 |
专利语言zh | ||
本发明公开了基于漂移分级与定位的深度学习模型差异化更新方法，涉及人工智能、深度学习模型运维与数据漂移检测技术领域，该基于漂移分级与定位的深度学习模型差异化更新方法，包括以下步骤：S1、建立五级基准状态：获取目标深度学习模型的训练数据、验证数据与历史稳定运行数据，建立原始数据基准状态、模型中间层特征基准状态、模型输出基准状态、模型性能基准状态、业务效果基准状态，并将五级基准状态与模型版本、数据版本。该基于漂移分级与定位的深度学习模型差异化更新方法，提升漂移发现的及时性，通过标准化消除量纲差异，基于可靠度动态调整权重，适配标签延迟、数据源异常等真实业务场景，避免固定权重带来的判定偏差。
附图 1