技术特征：
技术总结
本发明提供了一种分类模型训练方法、装置以及分类方法及装置，其中，该分类模型训练方法包括：使用第一神经网络对源域数据和目标域数据进行共有特征捕捉，使第一目标域特征向量学习源域数据和目标域数据的共有特征；使用第二神经网络对源域数据和目标域数据进行差异性特征捕捉，使第二目标域特征向量学习源域数据和目标域数据的差异特征；分别对第一目标域特征向量以及第二目标域特征向量进行聚类；根据聚类的结果及第一分类结果，对第一神经网络以及第一分类器进行本轮训练。该方法既能够将源域和目标域之间的相同特征利用起来，也能够将源域和目标域之间的差异特征进行利用，训练所得的分类模型能够获得更加准确的分类结果。
技术研发人员：孙源良;樊雨茂;刘萌
受保护的技术使用者：国信优易数据有限公司
技术研发日：2018.01.31
技术公布日：2018.07.20