[发明专利]一种适应目标数据集的网络模型微调方法、系统、终端和存储介质在审
申请号: | 202010392066.5 | 申请日: | 2020-05-11 |
公开(公告)号: | CN111383357A | 公开(公告)日: | 2020-07-07 |
发明(设计)人: | 王晓权;唐锐;王凡 | 申请(专利权)人: | 纵目科技(上海)股份有限公司 |
主分类号: | G07B15/02 | 分类号: | G07B15/02;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 200120 上海市浦东*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明提供一种适应目标数据集的网络模型微调方法、系统、终端和存储介质,原神经网络,所述原神经网络包括统一神经网络和输出层,所述原神经网络的作用是先使用原数据集预训练原神经网络,获得预训练后原神经网络各个层的参数,标记这些参数;目标神经网络,所述目标神经网络包括与原神经网络相互匹配的网络层数,目标神经网络也包括输出层和统一神经网络层,所述目标神经网络中统一神经网络层的各个参数沿用原神经网络中统一神经网络层的各个参数;微调模块,所述微调模块用于微调目标神经网络中除输出层之外的各个层特征参数以适应识别目标。 | ||
搜索关键词: | 一种 适应 目标 数据 网络 模型 微调 方法 系统 终端 存储 介质 | ||
【主权项】:
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