[发明专利]用于图像分类任务的深度卷积网络训方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202110132078.9 | 申请日： | 2021-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN112836820A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 胡炳然;刘青松;梁家恩 | 申请（专利权）人： | 云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06T5/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100096 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了用于图像分类任务的深度卷积网络训练方法、装置及系统，方法包括：步骤10，对训练样本进行预处理，获得数据增强的训练样本；步骤20，针对数据增强的训练样本，基于深度卷积神经网络提取图像嵌入/特征向量，得到当前的输出；步骤30，基于当前的输出和修正后的损失函数，进行梯度反传；步骤40，对所述深度卷积神经网络层的参数进行调整更新；步骤50，重复步骤10‑步骤40，将所述深度卷积神经网络层迭代训练至收敛。本发明继承了Mixup和Focal Loss两种优化方法的思想，通过重新设计损失函数，修正了这两种方法简单叠加使用造成的优化目标偏误，缓解了难易样本不均衡的问题，可以获得精度更高的深度卷积网络分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 图像 分类 任务 深度 卷积 网络 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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