[发明专利]人脸模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910432855.4 | 申请日： | 2019-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110163151B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 展扬 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V40/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 朱五云;李姣姣 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种人脸模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取多个人脸特征；以多个人脸特征为输入，根据预设的第一学习率训练所述人脸模型中已有的人脸属性模型，根据预设的第二学习率训练人脸模型中新增的人脸属性模型，直至人脸模型的损失值达到目标预设阈值为止，得到训练后的人脸模型；其中，第一学习率小于第二学习率。上述这种采用不同的学习率针对性的训练不同类型人脸属性模型的训练方法极大的提高了人脸属性模型的训练速度，进而减少了人脸属性模型的训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种人脸模型的训练方法，其特征在于，所述人脸模型包括多个人脸属性模型，所述方法包括：获取多个人脸特征；以所述多个人脸特征为输入，根据预设的第一学习率训练所述人脸模型中已有的人脸属性模型，根据预设的第二学习率训练所述人脸模型中新增的人脸属性模型，直至所述人脸模型的损失值达到目标预设阈值为止，得到训练后的人脸模型；其中，所述第一学习率小于第二学习率。
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