[发明专利]神经网络模型的训练方法、装置和医学图像处理系统在审
| 申请号： | 201910759050.0 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110689038A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 沈荣波;颜克洲;田宽;江铖;周可 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司;华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 张晓明 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开涉及人工智能领域中基于神经网络的计算机视觉技术。具体地，提供了一种神经网络模型的训练方法、装置和医学图像处理系统。训练方法包括：利用第一训练样本集执行初始训练，获得初始神经网络模型；利用初始神经网络模型对第二训练样本集执行预测，获得第二训练样本集中每个的预测结果；基于预测结果，从第二训练样本集确定多个优选样本；接收对于多个优选样本的标注结果，将标注后的多个优选样本加入第一训练样本集，获得扩展的第一训练样本集；利用扩展的第一训练样本集执行更新训练，以获得更新的神经网络模型；在满足训练结束条件时，结束训练；在不满足训练结束条件时，重复预测、优选样本确定、样本扩展以及更新训练步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本集 神经网络模型 优选 样本 结束条件 预测结果 标注 更新 计算机视觉技术 人工智能领域 医学图像处理 神经网络 训练步骤 训练样本 样本扩展 预测 重复 | ||
【主权项】：
1.一种用于图像处理的神经网络模型的训练方法，包括：/n执行初始训练步骤，以利用第一训练样本集执行初始训练，获得初始神经网络模型，所述第一训练样本集中的样本为已标注的样本；/n执行预测步骤，以利用所述初始神经网络模型对第二训练样本集执行预测，获得所述第二训练样本集中每个训练样本的预测结果，所述第二训练样本集中的样本为未标注的样本；/n执行优选样本确定步骤，以基于所述预测结果，从所述第二训练样本集确定多个优选样本；/n执行样本扩展步骤，以接收对于所述多个优选样本的标注结果，将标注后的所述多个优选样本加入所述第一训练样本集，获得扩展的第一训练样本集；/n执行更新训练步骤，以利用所述扩展的第一训练样本集执行更新训练，以获得更新的神经网络模型；/n判断是否满足训练结束条件，在满足训练结束条件的情况下，结束所述训练方法；以及/n在不满足所述训练结束条件的情况下，重复执行所述预测步骤、所述优选样本确定步骤、所述样本扩展步骤以及所述更新训练步骤。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市腾讯计算机系统有限公司;华中科技大学，未经深圳市腾讯计算机系统有限公司;华中科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910759050.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
