[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备以及存储介质

摘要

本申请具体涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：通过获取待识别图像，并将待识别图像输入训练完成的深度卷积神经网络；其中深度卷积神经网络通过在卷积层进行数据并行，而在全连阶层进行模型并行的训练方案训练获得。本申请图像识别方法通过在深度卷积神经网络的训练过程中，通过在卷积层采取数据并行，在全连接层进行模型并行的训练方法，通过多重并行训练缩短有效地缩短了深度卷积神经网络的训练周期，进而整体提高了图像识别过程的处理效率。

主权项

1.一种图像识别方法，所述方法包括：获取待识别图像，将所述待识别图像输入已训练的深度卷积神经网络；获取所述待识别图像对应的图像识别结果；所述已训练的深度卷积神经网络的训练过程包括：获取训练数据以及初始深度卷积神经网络，所述初始深度卷积神经网络包括卷积层以及全连接层；将所述训练数据分批并行输入所述初始深度卷积神经网络对应的多个训练器；对所述初始深度卷积神经网络的卷积层进行数据并行的前向传播训练，对所述深度卷积神经网络的全连接层进行模型并行的前向传播训练以及反向传播训练，对所述深度卷积神经网络的卷积层进行数据并行的反向传播训练；根据所述对所述深度卷积神经网络的卷积层进行数据并行的反向传播训练的训练结果，更新所述初始深度卷积神经网络的权重，获取已训练的深度卷积神经网络。