[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备、介质和程序产品有效
| 申请号： | 202110601890.1 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113343979B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 郭若愚;杜宇宁;李晨霞;杨烨华;刘其文;赵乔;毕然;胡晓光;于佃海;马艳军 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V30/18;G06V30/19;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 赵林琳 |
| 地址： | 100094 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 根据本公开的实施例，提供了一种用于训练模型的方法、装置、设备、介质和程序产品。涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习和图像处理技术领域。具体实现方案为：获取第一模型和第二模型，其中第一模型至少包括一个或多个第一层级组，第一层级组包括第一特征提取层和第一降采样层，第二模型包括一个或多个第二层级组，第二层级组包括第二特征提取层、第三特征提取层和第二降采样层；基于训练样本，根据第一模型和第二模型来确定第一约束，第一约束与对应层级组中的第一降采样层和第二降采样层针对训练样本的输出之间的差异有关；以及至少基于第一约束，训练第一模型和第二模型，以获取经训练的第一模型。由此，能够优化训练所得的模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 模型 方法 装置 设备 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
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