一种模型训练方法及装置、图像生成方法
公开
摘要
本申请提供一种模型训练方法及装置、图像生成方法，应用于图像处理领域，其中，在利用模型训练方法对单支路的待训练模型进行训练的过程中，可以基于预先确定的梯度更新参数对第一梯度进行更新，然后利用更新得到的第二梯度对待训练模型的参数进行更新。其中，用于对第一梯度进行更新的梯度更新参数，可以根据预先训练好的超参搜索模型中线性缩放层的参数确定。因此，通过在训练时针对性的修改待训练模型的梯度，实现基于单支路架构训练得到精度较高的模型。
基本信息
专利标题 ：
一种模型训练方法及装置、图像生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626519A
申请号 ：
CN202210101536.7
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁霄汉陈宏昊张祥雨
申请人 ：
北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268号
代理机构 ：
北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
董艳芳
优先权 ：
CN202210101536.7
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 G06T11/00
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
2022-06-14 ：
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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