[发明专利]基于距离类别损失函数的装填控制的神经网络的训练方法在审
| 申请号： | 202011519094.5 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112613600A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 刘建明 | 申请（专利权）人： | 扬州高斯信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 225000 江苏省扬州市邗江区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于距离类别损失函数的装填控制的神经网络的训练方法，其包括：获取训练图像集，所述训练图像集中包含非标准化的水泥装填袋的袋口图像和标准化的水泥装填袋的袋口图像；将所述非标准化的水泥装填袋的袋口图像通过第一卷积神经网络以获得第一特征图；将所述训练图像中所述参考图像通过第二卷积神经网络以获得第二特征图；计算所述第一特征图与所述第二特征图之间的距离，并以所述距离除以第一类别系数与第二类别系数的乘积以获得距离类别损失函数值；将所述第一特征图通过分类器以获得分类损失函数值；以及，基于所述距离类别损失函数值和所述分类损失函数值的加权和，更新所述第一卷积神经网络和所述分类器的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 距离 类别 损失 函数 装填 控制 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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