面向图像识别的神经网络训练方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种面向图像识别的神经网络训练方法及系统。该方法包括：S1：获取训练图像数据集；S2：构建神经网络模型，设定损失函数为其中J(θ；X，y)为预设损失函数，g(w)为正则化项；S3：将训练图像数据集中的训练数据输入所述神经网络模型进行前向传播，获得图像特征向量；S4：计算损失函数值，判断神经网络模型是否收敛；若是，则训练结束，否则执行步骤S5；S5：根据损失函数计算梯度对神经网络模型进行反向传播，更新神经网络模型各层的权重，各层权重按照降低损失函数值的梯度方向更新；S6：将迭代次数递增，返回步骤S3。本方法可以得到结构更为优化、鲁棒泛化性更强的神经网络。
基本信息
专利标题 ：
面向图像识别的神经网络训练方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359655A
申请号 ：
CN202111519636.3
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张亮张立军
申请人 ：
广州市智能软件产业研究院
申请人地址 ：
广东省广州市南沙区南沙街锦珠广场环市大道西221号之一201房
代理机构 ：
广州微斗专利代理有限公司
代理人 ：
唐立平
优先权 ：
CN202111519636.3
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20211213
申请日 : 20211213
2022-04-15 ：
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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