填色游戏图像点击率预测模型训练方法、预测方法及设备

本申请提供一种填色游戏图像点击率预测模型训练方法、预测方法及设备，方法包括：获取各个训练样本，每个训练样本均包含有一个历史点击总数高于预设阈值的填色游戏图像数据以及多模态信息，多模态信息包括线稿图、彩色图、文本标签以及色块图；训练预设的深度学习模型，以使该深度学习模型在每次迭代训练过程中，分别提取训练样本的特征向量，并对特征向量进行拼接以得到融合特征向量，使得多层感知机根据该融合特征向量输出点击率级别预测结果数据；将该深度学习模型作为填色游戏图像点击率预测模型以进行点击率预测。本申请既能够满足用户对填色游戏的游戏体验，又能够有效整合填色游戏图像数据并提高点击率预测的准确性。