[发明专利]深度神经网络训练方法和系统、电子设备有效
| 申请号： | 201611097445.1 | 申请日： | 2016-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN108154222B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 石建萍;赵恒爽 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了深度神经网络训练方法和系统、电子设备，其中，方法包括：在前向传播过程中，利用深度神经网络模型对样本图像进行场景分析检测，获得中间网络层输出的第一场景分析预测结果和末个网络层输出的第二场景分析预测结果；确定第一场景分析预测结果和样本图像的场景分析标注信息之间的第一差异、以及第二场景分析预测结果和样本图像的场景分析标注信息之间的第二差异；在反向传播过程中，根据第一差异调整第一网络层的参数、并根据第一差异和第二差异调整第二网络层的参数；其中：第一网络层包括中间网络层和末个网络层之间的至少一网络层，第二网络层包括除第一网络层外的其他网络层。本发明实施例可以获得更好的网络模型优化结果。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 训练 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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