[发明专利]为了元学习用于调整残差网络的方法及装置有效
| 申请号： | 201910998750.5 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN111488978B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 杨文娟;臧建明 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开为了元学习用于调整残差网络的方法及装置。为了元学习，即为了对学习方法进行学习，提供一种利用包括对图像或与其对应的输入特征图进行卷积运算生成输出特征图的卷积层及迂回所述卷积层或与其对应的子卷积层，将所述图像或与其对应的输入特征图前馈到下一个卷积层的残差网络的学习装置的基于CNN的方法。所述基于CNN的方法包括：所述学习装置(a)从所述残差网络中选择将随机失活的特定残差网络的步骤；(b)所述特定残差网络将所述图像输入到随机失活的变形CNN生成CNN输出的步骤；以及(c)利用所述CNN输出及与其对应的GT算出损失，调整所述变形CNN的参数的步骤。并且所述基于CNN的方法可适用于按层随机失活、随机组合法及虚拟驾驶等。 | ||
| 搜索关键词： | 为了 学习 用于 调整 网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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