[发明专利]基于神经网络的模型快速升级方法及装置在审
| 申请号： | 201911313875.6 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111062479A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 张宇涵 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 | 代理人： | 陈雪飞 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的模型快速升级方法及装置，涉及机器学习技术领域，包括：获取升级前的第一模型的原始特征；将所述原始特征输入预先训练好的第三模型，得到所述第三模型的输出特征作为第二模型的升级后特征，所述第二模型是对所述第一模型升级后得到的模型。本发明实施例利用构建的神经网络直接将特征作为输入和输出，可实现直接对用户端的特征库进行端到端的快速升级。且采用高质量的升级模型，在传统识别问题神经网络模型训练方法的基础上，结合多种损失函数，获得更好的模型训练效果。保证在节省存储空间和实现快速升级的同时，保证精度基本不会损失，保证系统的稳定性和可靠性。且不需要额外存储原图或原视频，节省了存储空间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 快速 升级 方法 装置 | ||
【主权项】：
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