【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。上述计算机可读存储介质中存储的指令可在诸如客户端、主机、代理装置、服务器等计算机设备中部署的环境中运行，应注意，上述指令还可用于执行除了上述步骤以外的附加步骤或者在执行上述步骤时执行更为具体的处理，这些附加步骤和进一步处理的内容已经在参照图1至图7进行相关系统和方法的描述过程中提及，因此这里为了避免重复将不再进行赘述。应注意，根据本公开示例性实施例的交通流预测方法可完全依赖计算机程序或指令的运行来实现相应的功能，即，各个装置在计算机程序的功能架构中与各步骤相应，使得整个系统通过专门的软件包(例如，lib库)而被调用，以实现相应的功能。另一方面，当附图所示的系统、单元或模块以软件、固件、中间件或微代码实现时，用于执行相应操作的程序代码或者代码段可以存储在诸如存储介质的计算机可读介质中，使得至少一个处理器或至少一个计算装置可通过读取并运行相应的程序代码或者代码段来执行相应的操作，另外，该计算机可读介质或存储介质...
【技术保护点】
1.一种图分类模型的训练方法，其特征在于，所述图分类模型包括第一图分类器和第二图分类器，所述第一图分类器包括第一子图提取器和与所述第一子图提取器对应的第一子图分类器，所述第二图分类器包括第二子图提取器和与所述第二子图提取器对应的第二子图分类器，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的图分类模型的训练方法，其特征在于，根据所述第一标签、所述第二标签、所述第一子图提取器和所述第二子图提取器分别通过学习得到的第一掩码矩阵和第二掩码矩阵计算综合损失的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的图分类模型的训练方法，其特征在于，所述综合损失根据所述主损失、所...
【技术特征摘要】
1.一种图分类模型的训练方法，其特征在于，所述图分类模型包括第一图分类器和第二图分类器，所述第一图分类器包括第一子图提取器和与所述第一子图提取器对应的第一子图分类器，所述第二图分类器包括第二子图提取器和与所述第二子图提取器对应的第二子图分类器，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的图分类模型的训练方法，其特征在于，根据所述第一标签、所述第二标签、所述第一子图提取器和所述第二子图提取器分别通过学习得到的第一掩码矩阵和第二掩码矩阵计算综合损失的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的图分类模型的训练方法，其特征在于，所述综合损失根据所述主损失、所述互异性损失以及预先确定的多样性权重计算得到。
4.根据权利要求1所述的图分类模型的训练方法，其特征在于，所述第一标签预测性子图和...
【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，刘强，吴书，孙鑫，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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