[发明专利]图片分类方法、图片模型训练方法及设备在审
| 申请号： | 201910974983.1 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110751197A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 周康明;戚风亮 | 申请（专利权）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 31243 上海百一领御专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王奎宇;甘章乖 |
| 地址： | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的目的是提供一种图片分类方法、图片模型训练方法及设备，本发明通过图片分类模型包括待学习的参数w；确定损失函数，损失函数包括超参n，损失函数用于弱化对已经分类正确的训练集中的第一图片的惩罚，加重对分类错误的训练集中的第一图片的惩罚，所述损失函数基于该超参n，可以根据不同场景进行自主的调节，基于损失函数、第一图片的第一类别判定输出及所述第一图片对应的真实类别，对所述图片分类模型中的待学习的参数w的值进行调节，基于第二图片的第二类别判定输出及所述第二图片对应的真实类别，对所述损失函数中的超参n的值进行调节，所述待学习的参数w的值和超参n的值调节完成后，可用于加快图片分类模型的学习速度。 | ||
| 搜索关键词： | 损失函数 图片分类 图片 类别判定 学习 模型训练 惩罚 输出 分类 可用 弱化 场景 | ||
【主权项】：
1.一种图片分类方法，其中，该方法包括：/n建立图片分类模型，所述图片分类模型包括待学习的参数w；/n确定损失函数，所述损失函数包括超参n，所述损失函数用于弱化对已经分类正确的训练集中的第一图片的惩罚，加重对分类错误的训练集中的第一图片的惩罚；/n将训练集中的第一图片输入所述图片分类模型，以得到第一类别判定输出，基于所述损失函数、第一图片的第一类别判定输出及所述第一图片对应的真实类别，对所述图片分类模型中的待学习的参数w的值进行调节；/n将验证集中的第二图片输入所述图片分类模型，以得到第二类别判定输出，基于第二图片的第二类别判定输出及所述第二图片对应的真实类别，对所述损失函数中的超参n的值进行选择，得到目标图片分类模型；/n基于所述目标图片分类模型对待分类的图片进行分类。/n
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