摘要
本申请提供一种模型训练方法、模板文件生成方法、设备及介质,其中,模型训练方法包括:将随机噪声和真实模板文件特征输入生成器模型,获取生成器模型所生成的生成模板文件;将真实模板文件和生成模板文件输入判别器模型,获取模板文件真假判别结果;基于模板文件真假判别结果和模板真假标签,计算对抗损失,并根据对抗损失更新生成器模型和判别器模型的模型参数;重复迭代上述步骤,对生成器模型和判别器模型进行对抗训练,获得训练好的生成器模型和判别器模型。上述方案一方面有利于适应不同类型的文档需求,从而改善模板文件的适应性;另一方面,通过生成器模型和判别器模型之间的对抗训练,有利于改善生成器模型所生成模板文件的质量。
技术关键词
模型训练方法
生成模板
文件生成方法
文件特征
语义特征
语义向量
随机噪声
层级
计算机
标签
可读存储介质
文本
关键词
处理器
列表
参数
存储器
指令
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关键词
更新模型参数
多标签
评估系统
语义特征提取
场景
文本
多尺度卷积神经网络
光谱分类方法
样本
训练集
非对称最小二乘基线校正方法
激光诱导击穿光谱
电网设备
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模型训练方法
标签
模型训练装置