“温圣召”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果156个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]生成神经网络模型的方法和装置-CN202010387565.5有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了生成神经网络模型的方法和装置。该方法包括：基于目标神经网络模型的结构构建超网络，超网络的各层包括分别与目标神经网络模型的各层对应的候选结构单元集合，且候选结构单元集合包括目标神经网络模型的结构中对应层的网络结构单元以及至少一个与目标神经网络模型的结构中对应层的网络结构单元相似的候选结构单元；初始化超网络，并基于预设域的样本数据和超网络各层对应的候选结构单元集合训练超网络；将训练完成的超网络中与目标神经网络模型对应的目标子网络的参数同步至目标神经网络模型。该方法实现了目标神经网络模型的优化。
生成神经网络模型方法装置

[发明专利]生成神经网络模型的方法和装置-CN202010387566.X有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了生成神经网络模型的方法和装置。该方法包括：构建多路径超网络，多路径超网络的每一个卷积层包括至少一个分支，每一卷积层的一个分支分别对应该卷积层的一种卷积模块结构，卷积模块结构包括与该卷积层对应尺寸的一个卷积核或者至少两个并行运算的卷积核；基于样本数据对多路径超网络进行训练；基于训练完成的多路径超网络，搜索出性能信息满足第一预设条件的网络结构作为目标神经网络模型的结构，其中，网络结构通过对训练完成的多路径超网络进行路径采样得出。该方法实现了卷积神经网络结构的优化。
生成神经网络模型方法装置

[发明专利]神经网络模型的蒸馏方法和装置-CN202010387563.6有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了神经网络模型的蒸馏方法和装置。该方法包括：构建蒸馏策略的搜索空间；通过执行多次迭代操作对第二神经网络模型进行蒸馏训练，迭代操作包括：采用预设的控制器从蒸馏策略的搜索空间中搜索出候选蒸馏策略，基于候选蒸馏策略，将预设的至少一个第一神经网络模型作为教师网络对第二神经网络模型进行蒸馏训练；获取基于候选蒸馏策略蒸馏后的第二神经网络模型的性能，并根据蒸馏后的第二神经网络模型的性能生成反馈信息；根据反馈信息更新控制器；响应于根据反馈信息确定当前的迭代操作未达到预设的收敛条件，基于更新后的控制器执行下一次迭代操作。该方法实现了最优蒸馏策略的自动搜索。
神经网络模型蒸馏方法装置

[发明专利]用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质-CN202010479963.X有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本申请公开了用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，更进一步涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：根据预先建立的超网络的搜索空间，确定多个子网络集合；多次执行以下迭代操作：从子网络集合中选取多个子网络；对子网络以及超网络进行更新，从更新的子网络提取的特征中确定出对比特征，从更新的超网络中确定出对比超网络；基于提取的特征以及对比特征，对对比超网络进行更新；根据更新的对比超网络更新超网络。本实现方式训练得到的超网络精度更高，从超网络中采样出的子网络与独立训练的网络的性能一致。由此，在将本实现方式的超网络应用到图像处理领域时，基于NAS可以快速地搜索出性能优越的子网络。
用于训练网络方法装置设备以及存储介质

[发明专利]神经网络模型搜索方法及装置、图像处理方法及装置-CN202010273488.0有效
发明人：希滕;张刚;温圣召;余席宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型搜索方法及装置、图像处理方法及装置，涉及神经网络模型搜索领域。具体实现方案为：神经网络模型搜索方法，包括：利用性能预测模型，选取实际训练集；采用实际训练集中的各个子网络多次更新超网络；基于更新后的超网络的超参数，得到实际训练集中的各个子网络的评估性能；采用实际训练集中的各个子网络的评估性能更新性能预测模型，在性能预测模型或超网络的更新次数达到对应阈值的情况下，利用超网络的各个子网络的最终评估性能生成第一搜索结果。逐步提高性能预测模型的预测精确度以及超网络的搜索速度，进而提高了搜索得到子网络的性能，以及搜索子网络的效率。
神经网络模型搜索方法装置图像处理

[发明专利]用于训练预测模型的方法和装置-CN202010116709.3有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了用于训练预测模型的方法和装置。该预测模型用于预测神经网络结构的性能，该方法包括通过采样操作训练预测模型；采样操作包括：从已训练完成的超网络中采样出子网络，并对采样出的子网络进行训练，得到训练完成的子网络的性能信息；基于训练完成的子网络和对应的性能信息构建样本数据，并利用样本数据训练预测模型；响应于确定当前采样操作中训练得到的预测模型的精度不满足预设的条件，执行下一次采样操作，并在下一次采样操作中增加采样的子网络的数量。该方法可以降低神经网络模型结构的搜索成本。
用于训练预测模型方法装置

[发明专利]超网络的训练方法和装置-CN202010383356.3有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了超网络的训练方法和装置。该方法包括：获取样本数据；将待训练的超网络作为初始的当前超网络，迭代执行多次裁剪训练操作直到当前超网络的各个特征提取层保留的连接数均为1；响应于确定裁剪完成的超网络未达到预设的收敛条件，基于样本数据对裁剪完成的超网络进行训练；裁剪训练操作包括：对当前超网络进行训练；利用训练后的当前超网络对图像数据进行特征提取得到第一特征图；对训练后的超网络中的特征提取层分别进行N次裁剪，利用裁剪后的超网络分别对图像数据进行特征提取得到N组第二特征图；确定与第一特征图的距离最小的一组第二特征图对应的裁剪后的超网络为新的当前超网络。该方法提升了超网络的准确性。
网络训练方法装置

[发明专利]人脸底库的更新方法、人脸识别方法、装置及系统-CN202210109394.9有效
发明人：李鑫;温圣召;冯浩城 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种人脸底库的更新方法、人脸识别方法、装置及系统，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别、人脸图像处理等应用场景，包括：获取原始的人脸底库中，与获取到的当前人脸图像归属于同一用户的人脸图像集合，人脸底库中包括至少一个用户的人脸图像集合，人脸图像集合中包括已存人脸图像，确定当前人脸图像与同一用户的已存人脸图像之间的相似度，同一用户的已存人脸图像具有计数值，计数值表征同一用户的已存人脸图像与同一用户的其他人脸图像之间的连续未匹配成功的次数或连续匹配成功的次数，根据相似度和计数值对原始的人脸底库进行更新处理，实现了更新的准确性和可靠性。
人脸底库更新方法识别装置系统

[发明专利]用于搜索模型结构的方法和装置-CN202010503205.7有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/044 文献下载
摘要：本申请公开了用于搜索模型结构的方法和装置，涉及人工智能、深度学习和图像处理技术领域。该方法包括：获取训练数据集；初始化模型结构的搜索空间、模型结构生成器，并进行迭代操作：利用预设数量个模型结构生成器在搜索空间中搜索候选模型结构；从训练数据集中选取预设数量个训练数据组，生成预设数量个与各模型结构生成器一一对应的训练数据组集合；利用各模型结构生成器对应的训练数据组集合对模型结构生成器生成的候选模型结构进行训练；根据训练后的候选模型结构的性能生成反馈信息，根据反馈信息在下一次迭代前更新模型结构生成器直到达到预设收敛条件，将当前迭代操作中的候选模型结构确定为目标模型结构。采用本方法可以提高搜索模型结构的准确性以及搜索效率。
用于搜索模型结构方法装置

[发明专利]用于获取样本的方法及装置-CN202010112532.X有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/044 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于获取样本的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：通过当前的反馈奖励值对预设的样本筛选控制器进行更新，得到更新后的样本筛选控制器，并通过上述更新后的样本筛选控制器从样本空间中生成候选数据样本集合；基于预设的基准模型对上述候选数据样本集合进行检测，确定候选数据样本的样本损失函数；基于上述样本损失函数更新上述反馈奖励值；响应于上述反馈奖励值达到预设的收敛条件或者上述迭代操作的累计次数达到预设的迭代次数阈值，确定当前的候选数据样本为有效数据样本。该实施方式提高了获取有效数据样本的效率，降低了数据处理量，节约了硬件的内存空间。
用于获取样本方法装置

[发明专利]神经网络模型的压缩方法及装置、图像处理方法及处理器-CN202010116576.X有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型的压缩方法及装置、图像处理方法、图像处理器，涉及神经网络压缩领域。神经网络模型的压缩方法包括：建立神经网络模型的每个神经网络层对应的搜索空间，搜索空间包括候选剪枝率；各搜索空间的候选剪枝率输入至剪枝策略生成模型，得到剪枝策略；根据剪枝策略对神经网络模型进行剪枝。因为对每个神经网络层建立对应的搜索空间，使得各个神经网络层对应的剪枝率可以不同，克服了由于每个神经网络层对应的剪枝率均相同，从而导致的剪枝后神经网络模型的提速不明显，模型性能较差的技术问题，有效提升神经网络模型的速度以及性能。
神经网络模型压缩方法装置图像处理处理器

[发明专利]用于对模型蒸馏的方法和装置-CN202010388503.6有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了用于对模型蒸馏的方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：获取目标模型的训练脚本，以及与所述目标模型的蒸馏相关联的蒸馏相关参数；确定包含所述蒸馏相关参数的多个候选值的搜索空间；将所述训练脚本作为第一组件，并调用所述第一组件，在所述搜索空间中搜索所述蒸馏相关参数的一个候选值，作为用于对目标模型进行蒸馏的目标值。本申请可以将训练脚本进行组件化，从而实现在不修改训练脚本中的模型脚本的情况下，实现自动化搜索蒸馏相关数据的目标值，避免了在训练脚本中硬编码蒸馏脚本带来的高耦合度，同时提高了对模型进行蒸馏的灵活性。
用于模型蒸馏方法装置

[发明专利]用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质-CN202010478425.9有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本申请公开了用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，更进一步涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：根据预先建立的超网络的搜索空间，生成多个子网络；基于多个子网络，多次执行以下更新步骤：从多个子网络中选取至少一个子网络；基于所选取的子网络训练超网络，得到第一超网络和第二超网络；根据第一超网络和第二超网络，更新超网络的参数。本实现方式训练得到的超网络精度更高，从训练得到的超网络中采样出的子网络与独立训练相同结构的网络的性能一致。由此，在将本实现方式训练得到的超网络应用到图像处理领域时，基于超网络自动搜索模型结构可以快速地搜索出适配且性能优越的子网络。
用于训练网络方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于搜索模型结构的方法和装置-CN202010503202.3有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请公开了用于搜索模型结构的方法和装置，涉及人工智能、深度学习和图像处理技术领域。该方法包括：获取待替换模型结构在至少一个预设召回率下的分类阈值；确定模型结构的搜索空间，初始化模型结构生成器，并迭代以下步骤：利用模型结构生成器在搜索空间中搜索出候选模型结构，训练候选模型结构并获取训练后的候选模型结构在各预设召回率下的分类阈值；根据训练后的候选模型结构与待替换模型结构在同一预设召回率下的分类阈值之间的差异生成反馈信息，并在执行下一次迭代前基于该反馈信息更新模型结构生成器；当模型结构生成器达到预设的收敛条件时停止迭代，将当前迭代操作中的候选模型结构确定为目标模型结构。采用本方法可以提高搜索模型结构的准确性。
用于搜索模型结构方法装置

[发明专利]用于确定模型结构的方法和装置-CN202010387248.3有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请公开了用于确定模型结构的方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：获取训练相关脚本，该训练相关脚本包括用于训练模型的脚本；确定包含多个候选模型结构的搜索空间；将该训练相关脚本确定为第一组件，并调用该第一组件，在该搜索空间中搜索一个候选模型结构作为目标模型结构。本申请可以对训练相关脚本进行组件化，从而在不修改训练相关脚本的情况下，实现自动化搜索模型结构，避免了在训练相关脚本中硬编码搜索脚本带来的高耦合度，同时提高了搜索模型结构的灵活性。
用于确定模型结构方法装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
下一页»
尾页
共 156 条