[发明专利]神经网络模型迁移方法和系统、电子设备、程序和介质在审
| 申请号： | 201711213622.2 | 申请日： | 2017-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN108229651A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 邵婧;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;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 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种神经网络模型迁移方法和系统、电子设备、程序和介质，其中，方法包括：分别向训练好的第一神经网络模型和一待训练的第二神经网络模型输入相同的待处理对象；其中，第二神经网络模型小于第一神经网络模型的大小；获取第一差异和第二差异，第一差异为第一神经网络模型的特征层提取的特征与第二神经网络模型的特征层提取的特征之间的差异，第二差异为第一神经网络模型的分类层输出的分类结果与第二神经网络模型的分类层输出的分类结果之间的差异；根据第一差异和第二差异对第二神经网络模型进行网络训练。本发明实施例实现了基于大神经网络模型对小神经网络模型在输出特征和分类能力上的共同监督。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 电子设备 分类结果 特征层 迁移 输出 处理对象 分类能力 输出特征 网络训练 分类 监督 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型迁移方法，其特征在于，包括：分别向训练好的第一神经网络模型和一待训练的第二神经网络模型输入相同的待处理对象；其中，所述第二神经网络模型的大小小于所述第一神经网络模型的大小；获取第一差异和第二差异，其中，所述第一差异为第一神经网络模型的特征层提取的特征与第二神经网络模型的特征层提取的特征之间的差异，所述第二差异为第一神经网络模型的分类层输出的分类结果与第二神经网络模型的分类层输出的分类结果之间的差异；根据所述第一差异和所述第二差异对所述第二神经网络模型进行网络训练，直至满足预设训练完成条件。
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