[发明专利]用于图像处理的神经网络训练方法、装置以及计算机设备有效
| 申请号： | 201610562498.X | 申请日： | 2016-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN107622274B | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 汤晓鸥;邓煜彬;吕健勤 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 罗延红;杨移 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种用于图像处理的神经网络训练方法、装置以及计算机设备。用于图像处理的神经网络训练方法包括：训练用于图像识别的第一深度神经网络；通过标注有图像美学分类数据的第一图像训练样本对所述第一深度神经网络的网络参数进行第一更新；将网络参数进行第一更新后的所述第一深度神经网络的分类器层的参数，替换为用于图像识别的分类器层的参数以及用于图像美学分类的分类器层的参数；通过所述第一图像训练样本对分类器层的参数替换后的所述第一深度神经网络的网络参数进行第二更新。由此，可获得图像识别分类的分类器和图像美学分类的分类器，并且提高该两个分类器的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 图像 处理 神经网络 训练 方法 装置 以及 计算机 设备 | ||
【主权项】：
一种用于图像处理的神经网络训练方法，包括：训练用于图像识别的第一深度神经网络；通过标注有图像美学分类数据的第一图像训练样本对所述第一深度神经网络的网络参数进行第一更新；将网络参数进行第一更新后的所述第一深度神经网络的分类器层的参数，替换为用于图像识别的分类器层的参数以及用于图像美学分类的分类器层的参数；通过所述第一图像训练样本对分类器层的参数替换后的所述第一深度神经网络的网络参数进行第二更新。
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