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【发明公布】神经网络训练和图像分类方法与装置_北京市商汤科技开发有限公司_201910284005.4 

申请/专利权人:北京市商汤科技开发有限公司

申请日:2019-04-10

公开(公告)日:2020-10-23

公开(公告)号:CN111814813A

主分类号:G06K9/62(20060101)

分类号:G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要:本申请实施例公开一种神经网络训练和图像分类方法与装置,其中神经网络训练方法包括:将标注有类别信息的图像输入神经网络,经神经网络预测图像属于预定N个类别中每个类别的预测值;确定除图像标注的类别之外预测值大于设定阈值的K‑1个类别,其中N大于K且N和K分别是大于2的正整数;根据K‑1个类别的预测值和图像标注的类别信息,确定图像的类别预测损失;根据类别预测损失调整神经网络的网络参数。这样通过获取图像的K‑1个易混淆类别,使用这K‑1个易混淆类别来训练神经网络,以提高神经网络对易混淆的K‑1类别的区分能力,从而提高了该神经网络的分类准确性。

主权项:1.一种神经网络训练方法,其特征在于,包括:将标注有类别信息的图像输入神经网络;经所述神经网络预测所述图像属于预定N个类别中每个类别的预测值;确定除所述图像标注的类别之外预测值大于设定阈值的K-1个类别,所述N大于所述K且所述N和所述K分别是大于2的正整数;根据所述K-1个类别的预测值和所述图像标注的类别信息,确定所述图像的类别预测损失;根据所述类别预测损失调整所述神经网络的网络参数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京市商汤科技开发有限公司 神经网络训练和图像分类方法与装置

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