[发明专利]分类优化方法及装置在审
| 申请号： | 201811243820.8 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109447146A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 苏灿平;余清洲;许清泉;洪炜冬;张伟 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 唐维虎 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种分类优化方法及装置，该方法包括：对预先构建的神经网络进行初始化处理，构建参数矩阵，利用参数矩阵对神经网络中的分类层参数进行正交初始化处理；将训练图像导入至所述神经网络，获得训练图像经过网络层后输出的特征向量；根据参数矩阵及特征向量计算得到损失函数；根据该损失函数对各网络层对应的网络层权值以及分类层对应的分类层权值进行梯度计算以更新网络层权值及分类层权值；根据更新网络层权值及分类层权值后的神经网络对输入图像进行训练。该分类优化方案增加了类别参数之间的相互正交的约束，促使不同类别相对独立，使得神经网络模型更具判别性。 | ||
| 搜索关键词： | 网络层 分类 神经网络 参数矩阵 初始化处理 损失函数 训练图像 构建 优化 神经网络模型 特征向量计算 类别参数 输入图像 特征向量 梯度计算 相对独立 正交的 更新 正交 输出 申请 | ||
【主权项】：
1.一种分类优化方法，其特征在于，所述方法包括：对预先建立的神经网络进行初始化处理，所述神经网络包括分类层及多个网络层；构建参数矩阵，利用所述参数矩阵对所述神经网络中的分类层参数进行正交初始化处理，所述参数矩阵包括所述分类层的分类层权值，且所述参数矩阵中各个行向量两两正交；将训练图像导入至所述神经网络，获得所述训练图像经过所述网络层后输出的特征向量；根据所述参数矩阵及所述特征向量计算得到损失函数；根据所述损失函数对各所述网络层对应的网络层权值以及所述分类层对应的分类层权值进行梯度计算以更新所述网络层权值及所述分类层权值；根据更新网络层权值及分类层权值后的神经网络对输入图像进行训练。
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