[发明专利]识别模型确定方法及装置有效
| 申请号： | 201611054601.6 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106778820B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 陈志军 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 杨贝贝;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开是关于一种识别模型确定方法及装置。该方法包括：将任意N个样本均输入初始的识别模型，获取各样本的识别结果，根据每个样本的标定结果及该样本的识别结果，确定该样本的权重值，根据各样本的标定结果、识别结果及权重值确定N个样本的损失函数，根据损失函数及随机梯度下降方法获取更新后的识别模型，再将任意N个样本输入更新后的识别模型，确定各样本的识别结果，根据每个样本的标定结果、识别结果及权重值确定其更新后的权重值，根据每个样本的标定结果、识别结果及每个样本的更新后的权重值确定更新后的损失函数，重复此步骤，直至更新后的损失函数收敛，采用收敛的损失函数确定最终的识别模型，从而，提高了确定识别模型的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种识别模型确定方法，其特征在于，包括：将样本集中的任意N个样本均输入初始的识别模型，获取所述N个样本中的每个样本的识别结果；根据预先获取的每个样本的标定结果及每个样本的识别结果，确定每个样本的权重值；根据每个样本的标定结果、识别结果及权重值确定所述N个样本的损失函数；根据所述损失函数及随机梯度下降方法对所述初始的识别模型进行更新，获取更新后的识别模型，从所述样本集中再次选择任意N个样本输入所述更新后的识别模型，确定所述N个样本中的每个样本的识别结果，根据每个样本的标定结果、采用所述更新后的识别模型得到的识别结果及每个样本的权重值确定其更新后的权重值，根据每个样本的标定结果、采用所述更新后的识别模型得到的识别结果及每个样本的更新后的权重值确定更新后的损失函数，重复此步骤，直至更新后的损失函数收敛；采用收敛的损失函数确定最终的识别模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京小米移动软件有限公司，未经北京小米移动软件有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201611054601.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
