[发明专利]神经网络训练方法、装置、计算机设备及可读介质有效
| 申请号： | 201710911540.9 | 申请日： | 2017-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109583583B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈子良;王可泽;林倞;彭湃;郭晓威;余伟江 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 朱雅男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络训练方法及装置，涉及机器学习领域，该方法包括：将第n图像数据库中的无标签图像数据输入第n神经网络，提取得到无标签图像数据的第n特征；将无标签图像数据输入第n+1神经网络提取得到无标签图像数据的第n+1特征；根据第n特征以及第n+1特征确定出符合预设要求的无标签图像数据，对符合预设要求的无标签图像数据标注伪标签；更新得到第n+1图像数据库；根据第n+1图像数据库对第n+1神经网络进行训练，得到第n+2神经网络。通过两个神经网络对无标签图像数据进行选择，并对选择得到的无标签图像数据标注伪标签，从而增加了对神经网络进行训练的有标签图像数据的数量，提高了神经网络的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 装置 计算机 设备 可读 介质 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：将第n图像数据库中的无标签图像数据输入第n神经网络，提取得到所述无标签图像数据的第n特征，其中n≥1；将所述无标签图像数据输入第n+1神经网络提取得到所述无标签图像数据的第n+1特征；根据所述第n特征以及所述第n+1特征确定出符合预设要求的所述无标签图像数据；根据所述第n图像数据库中的有标签图像数据的标签，对符合预设要求的所述无标签图像数据标注伪标签；将所述第n图像数据库中被标注有所述伪标签的所述无标签图像数据更新为所述有标签图像数据，得到第n+1图像数据库；根据所述第n+1图像数据库对所述第n+1神经网络进行训练，得到第n+2神经网络。
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