[发明专利]模型间的特征兼容学习方法、装置、电子设备及介质有效
| 申请号： | 202110750264.9 | 申请日： | 2021-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN113610106B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 段凌宇;白燕;吴生森 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/74;G06V10/764;G06V20/40 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 谷波 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种模型间的特征兼容学习方法、装置、电子设备及介质。所述方法包括：根据第一模型确定的模型参数和第二模型待学习的模型参数以及新训练数据集，确定第一模型和第二模型的特征兼容学习信息，所述特征兼容学习信息包括代表特征迁移损失和/或网络组件的结构正则，所述新训练数据集用于第二模型训练；将所述特征兼容学习信息以及用于监督第二模型的目标损失共同作为第二模型最终的优化目标，以完成第一模型和第二模型间的特征兼容学习，通过本方案，能够获得一个兼容的特征，使得其可以与旧版本模型提取的特征直接进行匹配检索，旧版本模型被更新后，整个数据库的特征无需被重新提取，节约了时间，减少了计算资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 特征 兼容 学习方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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