【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、人脸活体是实名认证安全防御产品落地所需要的关键技术之一，它是一种用来区分真实人脸和非真实人脸的技术。目前大部分同类产品都是采用基于深度学习的技术方案。现有技术往往运用深度学习框架进行简单的分类任务建模，基于纯分类的方法无法促使模型学习到人类认知层面，导致模型陷入对某类场景的过拟合，出现在建模训练时效果优秀但是在实践部署中出现效果大幅度下降的情况；同时当出现一些模型无法拦截的新型数据时，现有技术往往通过仿造这类新型数据进行大规模的数据采集，使用自采集的数据模拟线上的新型数据，这样的方案存在的问题是模型优化迭代周期长，或是直接将这类线上新型数据放入训练集优化，由于这类新型数据数量较少，直接放入训练集容易导致过拟合，不具备对同类新型数据的泛化性。
2、针对相关技术中，由于新型数据的数量较少，直接将新型数据放入训练集对模型进行训练，容易导致训练后的模型过拟合的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路b>
1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述人脸语义特征、所述攻击特征和所述文本特征训练模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述攻击特征编码器提取的所述训练数据对应的攻击特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一攻击特征和所述第二攻击特征确定所述攻击特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一权重值、所述第一攻击特征、所述第二权重值、所述第二攻击特征确定所述攻击特征，包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述人脸语义特征、所述攻击特征和所述文本特征训练模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述攻击特征编码器提取的所述训练数据对应的攻击特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一攻击特征和所述第二攻击特征确定所述攻击特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一权重值、所述第一攻击特征、所述第二权重值、所述第二攻击特征确定所述攻击特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹棹帆，徐姚文，佟盟，李慧，郭知智，何智翔，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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