[发明专利]深度卷积神经网络初始化和训练方法、装置、介质及设备在审
| 申请号： | 201911138266.1 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112825121A | 公开（公告）日： | 2021-05-21 |
| 发明（设计）人： | 周军;丁松;王洋;江武明 | 申请（专利权）人： | 北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京恩赫律师事务所 11469 | 代理人： | 刘守宪;李善学 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度卷积神经网络初始化和训练方法、装置、介质及设备，属于模式识别领域。该初始化方法包括：获取DCNN、与DCNN对应的简易网络和初始训练集，初始训练集包括多个类别的样本，样本上设置有表示该样本类别的标签；使用初始训练集训练简易网络；将初始训练集的样本输入训练好的简易网络，得到每个样本在简易网络的特征层或分类层的输出；将初始训练集中每个样本的标签替换为该样本在简易网络的特征层或分类层的输出，得到更新后的训练集；使用更新后的训练集预训练DCNN，完成DCNN的初始化。本发明能够使得任何结构的不易收敛的DCNN获得更好的初始化，使其更易收敛，加快训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 卷积 神经网络 初始化 训练 方法 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
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