[发明专利]人脸识别模型优化控制方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711472112.7 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108197561B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 杨光磊;杨东;王栋 | 申请（专利权）人： | 智慧眼科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人： | 刘宏 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市岳麓区长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸识别模型优化控制方法、装置、设备及存储介质，该优化控制方法包括：利用triplet损失函数对归一化处理后的特征进行损失计算并生成第一回传梯度；利用softmax损失函数对多个特征值进行全连接后输出的特征进行损失计算并生成第二回传梯度；利用第一回传梯度及第二回传梯度对深度网络模型的参数进行优化。本发明通过利用triplet损失函数优化模型的时候引入softmax损失函数，由于softmax损失函数具有更快的收敛效果，通过该函数的辅助作用能够有效提升人脸识别模型的训练速度和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 优化 控制 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别模型优化控制方法，用于对人脸识别的深度学习模型的参数优化，所述深度学习模型包括用于接收多个训练图像并输出多个特征值的深度网络模型、用于对所述多个特征值进行归一化处理的归一化模型，其特征在于，所述优化控制方法包括：利用triplet损失函数对归一化处理后的特征进行损失计算并生成第一回传梯度；利用softmax损失函数对所述多个特征值进行全连接后输出的特征进行损失计算并生成第二回传梯度；利用所述第一回传梯度及所述第二回传梯度对所述深度网络模型的参数进行优化。
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