[发明专利]基于残差的深度学习方法及神经网络模型在审
| 申请号： | 202310092429.7 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116011547A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 张雷;晏晓东;何建杉;褚崴 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0464;G06F18/22 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 熊洋志;林锦辉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供了基于残差的深度学习方法及神经网络模型。其中，神经网络模型包括多个网络层，每个网络层包括卷积层、动态残差模块和样本表征调整模块，动态残差模块包括相似度子模块。在深度学习方法中，获取训练样本的初始表征；神经网络模型中的各个网络层按照以下方式执行，直至针对神经网络模型的学习完成：将初始表征以及当前网络层中待处理的第一样本表征输入至当前网络层中的相似度子模块，输出相似度表征；将第一样本表征输入当前网络层中的卷积层，输出第二样本表征；以及将第二样本表征、动态残差以及初始表征输入样本表征调整模块，输出第三样本表征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习方法 神经网络 模型 | ||
【主权项】：
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