[发明专利]基于信息熵的细分类识别模型训练、图像识别方法及装置在审
| 申请号： | 201911221074.7 | 申请日： | 2019-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN110929802A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 艾江波 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 | 代理人： | 陈雪飞 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于信息熵的细分类识别模型训练、图像识别方法及装置，涉及机器学习技术领域，包括：获取输入图像，并确定所述输入图像的特征向量；根据所述特征向量进行分类，确定所述分类后每个类别的预测值；根据所述预测值以及每个所述类别对应的标签值构建融合损失函数；根据所述融合损失函数对所述细分类识别模型进行训练，以更新所述细分类识别模型的参数。本发明使用神经网络对输入图像进行特征提取和分类。根据分类的预测值与对应标签值构建对偶交叉熵和最大熵损失函数。可在不增加模型复杂度和计算量的情况下，使得分类准确率得到大幅的提升。还可以在保证我类置信度的情况下，让模型在细粒度图像识别的鲁棒性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信息 细分 识别 模型 训练 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
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