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一种基于中心损失的文字识别改进训练方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-066-5174-5486
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于中心损失的文字识别改进训练方法,该方法包括以下步骤:S1、在文字识别数据集上进行训练至收敛,得到预训练模型;S2、通过提取卷积循环网络最后一层连接层的特征来获取单字的特征中心,将所获取的单字的特征中心来构建一个字典的特征中心;S3、对预训练模型继续训练至收敛。有益效果:本发明采用的中心损失训练模型模块,可以使得同一个字的特征空间更为紧凑,对于形近字来说,可以让它们离各自的特征中心更加接近,使得形近字更容易被区分,可以在不改变模型大小以及推理速度的情况下,提升模型在识别文字时的准确率。
附件下载:  (原始资料备查)

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