一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置
公开
摘要
本申请公开了一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置。方法包括：获取文字图像样本；利用文字图像样本训练卷积循环神经网络模型，得到训练后的卷积循环神经网络模型，并将训练后的卷积循环神经网络模型确定为预训练模型；利用文字图像样本对预训练模型进行迭代训练，得到预训练模型在每次迭代训练中输出的初始训练结果，并将初始训练结果中满足预设要求的训练结果确定为目标训练结果；基于目标训练结果计算目标损失函数，并利用目标损失函数对预训练模型进行更新，直至得到文字识别模型。本申请的训练方法可以更好的扩大类间距离，缩小类内距离；能够使网络更好的区分形近字，提高了形近字的识别效率。
基本信息
专利标题 ：
一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596570A
申请号 ：
CN202210224776.6
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘高成刘青松梁家恩
申请人 ：
云知声智能科技股份有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区西三旗建材城内1幢一层101号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210224776.6
主分类号 ：
G06V30/40
IPC分类号 ：
G06V30/40 G06N3/08 G06N3/04
法律状态
2022-06-07 ：
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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