[发明专利]基于数理统计的反向传播优化方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201810763738.1 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110717359B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 杨治昆;赵晓刚 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于数理统计的反向传播优化方法、装置及电子设备，该方法包括：获取样本集，将样本集导入至建立的训练模型以对样本集进行训练；根据各样本图像的标签将多个样本图像划分为多个组别，并对各样本图像进行特征提取以计算各组别内的样本图像的类内距离以及各组别之间的类间距离；根据类内距离获得类内距离分布曲线，并根据类间距离获得类间距离分布曲线；根据设定的误识率、类内距离分布曲线以及类间距离分布曲线计算得到损失函数；根据损失函数对输入向量进行偏导计算，将得到的偏导数值作为反向传播量以调整训练模型的特征提取参数。该优化方案可在满足设定的误识率的基础上提高模型的识别率，实用性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数理统计 反向 传播 优化 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于数理统计的反向传播优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取样本集，将所述样本集导入至建立的训练模型以对所述样本集中包含的多个样本图像进行训练，其中，各所述样本图像携带有标签；/n根据各所述样本图像的标签将所述多个样本图像划分为多个组别，并对各所述样本图像进行特征提取以计算各所述组别内的样本图像的类内距离以及各所述组别之间的类间距离；/n根据所述类内距离获得所述样本集的类内距离分布曲线，并根据所述类间距离获得所述样本集的类间距离分布曲线；/n根据设定的误识率、所述类内距离分布曲线以及所述类间距离分布曲线计算得到损失函数；/n根据所述损失函数对输入向量进行偏导计算，将得到的偏导数值作为反向传播量以调整所述训练模型的特征提取参数。/n
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