[发明专利]神经网络的训练和人脸识别方法及装置、设备、存储介质在审
| 申请号： | 201710929741.1 | 申请日： | 2017-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN108229298A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 黄诗尧;王飞;钱晨 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 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： | 本发明实施例公开了一种神经网络的训练和人脸识别方法及装置、设备、存储介质，其中，训练方法包括：通过神经网络对样本图像进行处理，获得所述样本图像的分类结果；所述样本图像标注有类别标签；对所述分类结果执行优化处理，基于优化处理后的分类结果和已知的类别标签计算损失函数值；所述优化处理包括归一化处理和/或角度处理；基于所述损失函数值训练所述神经网络。本发明实施例实现快速计算损失函数；并且使损失函数值能下降到合理水平，不会遭遇损失函数收敛过慢的问题；通过该损失函数值训练的神经网络能够提取出更加紧致的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 损失函数 分类结果 样本图像 优化处理 存储介质 类别标签 人脸识别 计算损失函数 归一化处理 合理水平 角度处理 快速计算 标注 收敛 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，包括：通过神经网络对样本图像进行处理，获得所述样本图像的分类结果；所述样本图像标注有类别标签；对所述分类结果执行优化处理，基于优化处理后的分类结果和已知的类别标签计算损失函数值；所述优化处理包括归一化处理和/或角度处理；基于所述损失函数值训练所述神经网络。
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市商汤科技开发有限公司，未经北京市商汤科技开发有限公司许可，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/201710929741.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
