卷积神经网络的训练方法和系统
公开
摘要
提供了计算机实施的卷积神经网络的训练方法，包括：接收第一数据和第二数据，所述第二数据是经过对所述第一数据的风格化处理得到的数据；和基于所述第一数据和所述第二数据训练所述卷积神经网络，所述卷积神经网络具有第一归一化层和第二归一化层，其中，所述第一归一化层用于所述第一数据，所述第二归一化层用于所述第二数据。由此训练的卷积神经网络在克服了纹理偏重的基础上不仅增强了鲁棒性同时增强了准确性。
基本信息
专利标题 ：
卷积神经网络的训练方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511075A
申请号 ：
CN202011289535.7
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2020-11-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙昊高煜程泽
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
永新专利商标代理有限公司
代理人 ：
李光颖
优先权 ：
CN202011289535.7
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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