[发明专利]神经网络的更新方法、更新装置和电子设备有效
| 申请号： | 201811277565.9 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109472360B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 徐永浩;张骞;王国利;黄畅 | 申请（专利权）人： | 北京地平线机器人技术研发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京彩和律师事务所 11688 | 代理人： | 刘磊;闫桑田 |
| 地址： | 100080 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种神经网络的更新方法、更新装置和电子设备。该方法包括：将具有标签信息的第一图像集输入第一深度神经网络，基于第一深度神经网络确定第一图像集的交叉熵损失值；将不具有标签信息的第二图像集分别输入第一深度神经网络和第二深度神经网络，确定第二图像集的一致性损失值，第一深度神经网络和第二深度神经网络具有相同的网络结构；基于交叉熵损失值和一致性损失值，更新第一深度神经网络的参数；以及，基于更新后的第一深度神经网络的参数更新第二深度神经网络的参数。这样，可以通过集成结构相同的第一和第二深度神经网络而实现具有标签信息的图像集和不具有标签信息的图像集之间的领域适应。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 更新 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的更新方法，包括：将具有标签信息的第一图像集输入第一深度神经网络，基于所述第一深度神经网络确定所述第一图像集的交叉熵损失值；将不具有标签信息的第二图像集分别输入所述第一深度神经网络和第二深度神经网络，确定所述第二图像集的一致性损失值，所述第一深度神经网络和所述第二深度神经网络具有相同的网络结构；基于所述交叉熵损失值和所述一致性损失值，更新所述第一深度神经网络的参数；以及基于更新后的所述第一深度神经网络的参数更新所述第二深度神经网络的参数。
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