【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，更具体地说，涉及服务预估模型的训练方法、服务预估方法和相关设备。
技术介绍
1、人眼分析技术已经被广泛应用于各个领域，包括瞳孔分析领域，注视跟踪领域、情绪识别领域等等，可以基于人眼分析技术向用户提供各种服务。具体地说，可以基于用户的瞳孔反应进行商品优化推送；或者，还可以基于用户的瞳孔直径变化来进行显示设备的亮度调节等等。
2、但是，相关技术中的人眼分析技术所使用的人眼特征较为单一，在基于人眼特征判断用户需求时存在准确性不足的现象，特别是在外界环境比较复杂的情况下，人眼状态容易受到外界光线变化、自身情绪波动、外界异物刺激的多重影响。此时，仅仅根据单一的人眼特征来判断用户需求很容易出现误判的现象，进而可能导致难以精准的向用户提供满足其实际需求的服务。
技术实现思路
1、本公开提供服务预估模型的训练方法、服务预估方法和相关设备，以至少解决上述相关技术中，仅仅根据单一的人眼特征进行服务预估所导致的难以精准的向用户提供满足其实际需求的服务的问题。
2、根据本...
【技术保护点】
1.一种服务预估模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述预测身份、所述真实身份标签，所述用户眼睛运动的预测原因、所述用户眼睛运动的真实原因标签，计算损失，包括：
3.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：
4.如权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述新的层对应有用于身份识别任务的第一权重参数以及用于眼睛运动原因推断任务的第二权重参数。
5.如权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述预测身份、所述真实身份标签，所述用户眼睛运动的预测原因...
【技术特征摘要】
1.一种服务预估模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述预测身份、所述真实身份标签，所述用户眼睛运动的预测原因、所述用户眼睛运动的真实原因标签，计算损失，包括：
3.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：
4.如权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述新的层对应有用于身份识别任务的第一权重参数以及用于眼睛运动原因推断任务的第二权重参数。
5.如权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述预测身份、所述真实身份标签，所述用户眼睛运动的预测原因、所述用户眼睛运动的真实原因标签，计算损失，包括：
6.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述人眼静态特征包含以下项中的至少一项：
7.一种服务预估方法，应用于显示设备，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的服务预估方法，其特征在于，所述人眼静态特征包含以下项中的至少一项：
9.如权利要求7所述的服务预估方法，其特征在于，所述获取与所述目标身份对应的目标观看偏好信息，包括：
10.一种服务预估模型的训练装置，其特征在于，包括：
11.如权利要求10所述的训练装置，其特征在于，所述计算模块被配置为：
12....
【专利技术属性】
技术研发人员：贺钰，刘坤，王德龙，陈啸，王荔，宋浩杰，
申请(专利权)人：三星电子中国研发中心，
类型：发明
国别省市：
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