[发明专利]用于训练神经网络模型的方法和设备在审
| 申请号： | 202210524654.9 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN115374901A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 刘宰旭;吴度官;韩多率 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 黄晓燕;张川绪 |
| 地址： | 韩国京畿*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了用于训练神经网络模型的方法和设备。所述方法包括：接收输入数据和目标数据，输入数据包括包含多种对象的图像，所述多种对象分别与多个类对应，目标数据包括第一目标数据和第二目标数据，第一目标数据包括地面真值标签，第二目标数据包括在输入数据中的图像中所述多个类的概率的分布；通过神经网络模型从输入数据中的图像提取特征图；通过神经网络模型基于特征图的每个类的概率对特征图进行池化，以获得池化出的特征图；通过将输入数据输入到神经网络模型来生成输出数据，输出数据包括输入数据中的图像中的对象的识别结果；基于将输出数据与目标数据进行比较以及池化的辅助损失来确定损失；以及基于损失训练神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 神经网络 模型 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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