[发明专利]一种基于深度神经网络模型参数调制的图像识别方法在审
| 申请号： | 202010693052.7 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111814963A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 高峰利;钟汇才;崔兴利;高兴宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院微电子研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 庞许倩 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络模型参数调制的图像识别方法，包括：基于随机初始化的深度神经网络模型，利用前向传播得到一批训练样本对应的损失函数loss值；利用梯度计算函数获得所述网络的一阶梯度和二阶梯度；根据所述网络的一阶梯度和二阶梯度以及所述损失函数loss值计算出各层网络参数对应的曲率；对所述各层网络参数对应的曲率进行分段调制后计算出对应的曲率半径，对各层网络参数进行更新；输入下一批训练样本，重复对网络参数进行迭代优化，直至深度神经网络模型收敛；将待识别图像输入所述优化训练后的深度神经网络模型，得到识别出的图像。本发明解决了现有深度神经网络的训练性能随着批数量的增大而逐渐变差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 模型 参数 调制 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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