[发明专利]手写模型训练方法、手写字识别方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201810563507.6 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN109086651B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 黄春岑;周罡 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/22 | 分类号： | G06V30/22;G06V30/19;G06V30/18;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 胡志桐 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种手写模型训练方法、手写字识别方法、装置、设备及介质。该手写模型训练方法包括：获取规范中文字训练样本并训练双向长短时记忆神经网络，根据双向长短时记忆神经网络的前向输出，采用基于随机梯度下降的时间相关反向传播算法更新双向长短时记忆神经网络的网络参数，获取规范中文字识别模型；获取并采用非规范中文字训练样本，训练获取调整中文手写字识别模型；获取并采用待测试中文字样本得到出错字训练样本；基于批量梯度下降的时间相关反向传播算法，采用出错字训练样本更新中文手写字识别模型的网络参数，获取目标中文手写字识别模型。采用该手写模型训练方法，能够得到识别手写字识别率高的目标中文手写字识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 手写 模型 训练 方法 写字 识别 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种手写模型训练方法，其特征在于，包括：获取规范中文字训练样本，采用所述规范中文字训练样本训练双向长短时记忆神经网络，获取双向长短时记忆神经网络的前向输出，根据双向长短时记忆神经网络的前向输出，采用基于随机梯度下降的时间相关反向传播算法更新双向长短时记忆神经网络的网络参数，获取规范中文字识别模型；获取非规范中文字训练样本，采用所述非规范中文字训练样本训练所述规范中文字识别模型，获取规范中文字识别模型的前向输出，根据规范中文字识别模型的前向输出，采用基于随机梯度下降的时间相关反向传播算法更新所述规范中文字识别模型的网络参数，获取调整中文手写字识别模型；获取待测试中文字样本，采用所述调整中文手写字识别模型识别所述待测试中文字样本，获取识别结果与真实结果不符的出错字，把所有所述出错字作为出错字训练样本；采用所述出错字训练样本训练所述调整中文手写字识别模型，获取调整中文手写字识别模型的前向输出，根据调整中文手写字识别模型的前向输出，采用基于批量梯度下降的时间相关反向传播算法更新调整中文手写字识别模型的网络参数，获取目标中文手写字识别模型。
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