[发明专利]基于非校验集预测图像识别模型泛化误差的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于非校验集预测图像识别模型泛化误差的方法及系统，属于深度学习优化与泛化领域，方法包括：在每一个训练回合结束后，随机采样K组训练图片，使用模型优化器计算K组训练图片对应图像识别模型的参数更新量；利用参数更新量，得到对应的K个更新后的模型，并记录K个更新后的模型对各张训练图片的输出；计算各张训练图片的输出的方差值，使用输出模长对方差值进行归一化，得到输出相对方差；以输出相对方差预测图像识别模型的泛化误差在训练过程中的变化趋势。如此，本发明不需要使用校验集故能够将所有的训练样本投入训练，从而获得更好的泛化性能；另外该过程只需要训练一轮神经网络，减少了多次训练带来的能量与硬件的损耗。