神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质

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专利状态

神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质

有效

专利申请进度

申请

2018-12-25

申请公布

2020-07-03

授权

2023-06-16

预估到期

2038-12-25

专利基础信息

申请号	CN201811592198.1	申请日	2018-12-25
申请公布号	CN111368989A	申请公布日	2020-07-03
授权公布号	CN111368989B	授权公告日	2023-06-16
分类号	G06N3/084;G06V10/774
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	同方威视技术股份有限公司
申请人地址	北京市海淀区双清路同方大厦A座2层

专利法律状态

2023-06-16

授权

状态信息

授权
2020-07-28

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/08；申请日:20181225
2020-07-03

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取图像训练数据集；根据图像训练数据集，创建小批量样本集；获取小批量样本集的特征集合；依次以小批量样本集中的每一个待训练图像作为锚点，分别为每个锚点在特征集合中确定其对应的难正例的特征与难负例的特征；根据每一个锚点的特征及其对应的难正例的特征与难负例的特征，确定小批量样本集的三元组损失；根据小批量样本集的三元组损失，训练神经网络模型；以及当小批量样本集的三元组损失的曲线收敛到预期状态时，确定当前的神经网络模型为训练完成后的神经网络模型。该方法能够提高网络收敛速度、泛化能力及算法性能。

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