[发明专利]一种神经网络及其训练方法在审
| 申请号： | 201811137907.7 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109376860A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 辛泉预;杨政 | 申请（专利权）人： | 深圳百诺智能健康管理科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 欧志明 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区西丽街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于图像识别，提供了神经网络的训练方法，包括：主网络根据训练集进行图像类别识别训练；在判断所述主网络的训练精度达到目标精度后，停止训练所述主网络，获取所述训练集中的第一未识别样本；子网络根据所述第一未识别样本进行图像类别识别训练，得到所述第一未识别样本中的已识别样本和第二未识别样本；根据所述已识别样本调整所述主网络的目标精度；所述主网络根据调整后的目标精度继续进行图像类别识别训练。本发明实施例提高了神经网络的图像类别识别能力和学习限度，在进行图像类别识别时，能够识别更详细的特征，提高了图像特征的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 图像类别 主网络 样本 神经网络 识别训练 图像识别 图像特征 样本调整 训练集 子网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，神经网络包括主网络和子网络，所述训练方法包括：所述主网络根据训练集进行图像类别识别训练；在判断所述主网络的训练精度达到目标精度后，停止训练所述主网络，获取所述训练集中的第一未识别样本；所述子网络根据所述第一未识别样本进行图像类别识别训练，得到所述第一未识别样本中的已识别样本和第二未识别样本；根据所述已识别样本修改所述主网络的目标精度；所述主网络根据调整后的目标精度继续进行图像类别识别训练。
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