[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110181147.5 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN114943331A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 熊凯 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 510530 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质。将第一训练样本和第二训练样本输入待训练的神经网络模型中进行处理，得到用于预测第一训练样本属于各类别的概率向量，以及由第二训练样本的特征向量组成的特征矩阵，基于概率向量计算一批第一训练样本的分类损失，以及基于特征矩阵的低秩约束计算一批第二训练样本的正则化损失，通过在分类损失中加入基于低秩约束的正则化损失，能够将人对这个神经网络模型的先验知识融入到模型的学习当中，引导模型学习出更加紧凑和更具判别性的特征，同时降低了神经网络模型的复杂度，防止神经网络模型过拟合，从而提升模型的泛化性能，即提高神经网络模型在实际应用中的预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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