神经网络模型训练方法及装置、电子设备和介质
公开
摘要
本公开提供了一种神经网络模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于OCR等场景。实现方案为：将第一文本信息输入第一神经网络模型得到第一文本特征；将第一图像信息输入第二神经网络模型得到第一图像特征；基于第一图像特征和第一文本特征，确定第一损失值；将第二图像特征分别输入第一Transformer解码器模型和第二Transformer解码器模型，以得到其相对应的正向文本信息和反向文本信息，以获得第二损失值，第一图像特征包括第二图像特征；基于第一损失值调节第一神经网络模型的参数；基于第一损失值和第二损失值调节第二神经网络模型的参数。
基本信息
专利标题 ：
神经网络模型训练方法及装置、电子设备和介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612749A
申请号 ：
CN202210419425.0
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-04-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王龙超孙逸鹏姚锟
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京市汉坤律师事务所
代理人 ：
姜浩然
优先权 ：
CN202210419425.0
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/40 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F16/53
法律状态
2022-06-10 ：
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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