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神经网络模型训练方法及装置、图像识别方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-116-3755-7737
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G06N3/084;G06N3/0464;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/42;G06V10/44;G06V40/16类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供了一种神经网络模型训练方法及装置、图像识别方法及装置,涉及深度学习技术领域,该方法包括:从第一训练样本集获取目标样本,利用神经网络模型对目标样本进行特征提取,得到目标样本的个体特征,利用神经网络模型对第二训练样本集中的各样本进行特征提取,得到第二训练样本集对应的群体特征;群体特征包括第二训练样本集中每个样本的个体特征;基于目标样本的个体特征和群体特征确定目标样本对应的损失值;基于目标样本对应的损失值,对神经网络模型的参数进行迭代更新。本发明提升了训练后的神经网络模型的识别精度。
附件下载:  (原始资料备查)

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