[发明专利]模型的训练方法、处理器和存储装置在审
| 申请号： | 201910578052.X | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149704A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 刘若鹏;栾琳;季春霖;刘康 | 申请（专利权）人： | 杭州光启人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 李慧引 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种模型的训练方法，获取初始样本作为当前样本，并获取预设的深度网络模型作为第一深度网络模型后，利用第一深度网络模型对当前样本进行数据清洗，基于数据清洗后的样本训练第二深度网络模型，分别计算两个模型的识别精度，若第一深度网络模型的识别精度不高于第二深度网络模型的识别精度，将第二深度网络模型作为第一深度网络模型，并将数据清洗后的样本作为当前样本，返回执行前述数据清洗，直到第一深度网络模型的识别精度高于第二深度网络模型的识别精度，然后输出第一深度网络模型。通过对样本反复进行数据清洗，本发明提高了深度网络模型的样本的数据质量，从而提高输出的深度网络模型的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 处理器 存储 装置 | ||
【主权项】：
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