[发明专利]基于高精度神经网络的图像处理方法、装置及电子设备

摘要

本申请实施例提供了基于高精度神经网络的图像处理方法、装置及电子设备，该方法包括：确定神经网络中的多个子网络，多个子网络中的任意两个子网络对应的层集合不同；对于每一个目标层，确定每一个包括目标层的子网络在目标层的输出通道集合；迭代地执行训练操作得到多个训练后的子网络；利用多个训练后的子网络基于待处理图像，得到神经网络的网络输出。由集成在神经网络中的多个训练后的子网络得到网络输出，以提升神经网络的精度。由于任意两个子网络在目标层的输出通道、包括的层具有明显差异，各个训练后的子网络的子网络输出具有较强的差异性，各个子网络输出的集成效果较优，从而，得到的网络输出具有较高的精度。

主权项

1.一种基于高精度神经网络的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定神经网络中的多个子网络，其中，所述多个子网络中的任意两个子网络对应的层集合不同，子网络对应的层集合为子网络包括的所述神经网络中的层的集合；/n对于每一个目标层，确定每一个包括目标层的子网络在目标层的输出通道集合，目标层为被所述多个子网络中的至少两个子网络共同包括的层，所述多个子网络中的任意两个子网络在同一目标层的输出通道集合不同；/n迭代地执行训练操作，直至得到多个训练后的子网络，所述训练操作包括：将所述多个子网络中的每一个子网络的用于训练的子网络输入分别输入到每一个子网络中，得到每一个子网络的子网络输出；基于每一个子网络的子网络输出，更新每一个子网络的网络参数的参数值；/n将待处理图像分别输入到每一个训练后的子网络，得到每一个训练后的子网络的子网络输出，以及基于所述每一个训练后的子网络的子网络输出，得到所述神经网络的网络输出，其中，训练后的子网络的子网络输出基于训练后的子网络从所述待处理图像中提取的特征而得到。/n