对分类器网络的训练的基于数据的向前推算
公开
摘要
本发明涉及对分类器网络的训练的基于数据的向前推算。用于训练神经网络的方法具有步骤：提供学习输入图像及学习输出数据；提供辅助输入图像；通过将至少一个预先给定的变化引入到辅助输入图像中，产生辅助输入图像的修改；修改被输送给神经网络；在考虑输出数据的情况下，确定针对变化的预测；利用预先给定的辅助成本函数评价预测与变化的偏差；怀着如下目的优化表征神经网络的行为的参数：在进一步处理辅助输入图像时，改进通过辅助成本函数进行的评价；学习输入图像被输送给神经网络；利用主成本函数评价输出数据与学习输出数据的偏差；怀着如下目的优化表征神经网络的行为的参数：在进一步处理学习输入图像时，改进通过主成本函数进行的评价。
基本信息
专利标题 ：
对分类器网络的训练的基于数据的向前推算
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332525A
申请号 ：
CN202111135021.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-09-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
C·K·穆马蒂J·H·梅岑K·拉姆巴赫R·胡特马赫
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 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
胡莉莉
优先权 ：
CN202111135021.0
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06V20/56 G06K9/62 G06N3/08 G06N3/04
法律状态
2022-04-12 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
