基于神经正切核与神经网络的图像分类方法、终端及介质
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于神经正切核与神经网络的图像分类方法，包括：针对目标分类任务，构建并初始化神经网络；通过多个超步,学习所述神经网络基于神经正切核的逐层初始学习率；基于所述逐层初始学习率对所述神经网络进行训练，获得图像分类模型；利用所述图像分类模型进行图像分类。本发明能够减少训练的时间开销，同时更加稳健准确地对未知图像进行分类。
基本信息
专利标题 ：
基于神经正切核与神经网络的图像分类方法、终端及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529764A
申请号 ：
CN202210121222.3
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谭雷吴枢同黄晓霖杨杰
申请人 ：
上海交通大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路800号
代理机构 ：
上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
徐红银
优先权 ：
CN202210121222.3
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220209
申请日 : 20220209
2022-05-24 ：
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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