[发明专利]中文模型训练、中文图像识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201810563508.0 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN109102037A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 高梁梁;周罡 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/68 | 分类号： | G06K9/68;G06K9/62;G06N3/04 |
| 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： | 本发明公开一种中文模型训练、中文图像识别方法、装置、设备及介质，该中文模型训练方法包括：获取训练手写中文图像；将训练手写中文图像按预设比例划分成训练集和测试集；对训练集中的训练手写中文图像进行顺序标注，并将标注好的训练手写中文图像输入到卷积神经网络‑长短时记忆神经网络中进行训练，采用时序分类算法对卷积神经网络‑长短时记忆神经网络的网络参数进行更新，获取原始手写字识别模型；采用测试集中的训练手写中文图像对原始手写字识别模型进行测试，在测试准确率大于预设准确率时，获取目标手写字识别模型。该中文模型训练方法具有训练效率高且识别精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 中文 手写 模型训练 图像 记忆神经网络 卷积神经网络 图像识别 原始手写 预设 测试准确率 测试 分类算法 获取目标 顺序标注 图像输入 网络参数 训练效率 时序 测试集 训练集 准确率 标注 更新 | ||
【主权项】：
1.一种中文模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练手写中文图像；将所述训练手写中文图像按预设比例划分成训练集和测试集；对所述训练集中的训练手写中文图像进行顺序标注，并将标注好的训练手写中文图像输入到卷积神经网络‑长短时记忆神经网络中进行训练，采用时序分类算法对所述卷积神经网络‑长短时记忆神经网络的网络参数进行更新，获取原始手写字识别模型；采用所述测试集中的训练手写中文图像对所述原始手写字识别模型进行测试，在测试准确率大于预设准确率时，获取目标手写字识别模型。
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