[发明专利]神经网络模型训练的方法和装置有效
| 申请号： | 201910883124.1 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112529146B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 于德权;吴觊豪;贾明波;马杰延 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人： | 王雷;时林 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了人工智能领域中的一种神经网络模型训练的方法，包括：获取神经网络模型、第一训练数据和第一训练数据的类别，神经网络模型是根据第二训练数据训练得到的，第一训练数据包括支持数据和查询数据，支持数据包括第一训练数据中的每一类的全部或部分数据，查询数据包括第一训练数据中每一类的全部或部分数据；利用神经网络模型对于第一训练数据进行特征提取，以得到第一训练数据的特征；根据每一类的类中心特征与查询数据特征的特征距离，调整神经网络模型中部分层的参数，以得到调整后的神经网络模型。通过对训练得到的神经网络模型的部分层的参数进行调整，从而得到具有良好精度和泛化能力的神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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