[发明专利]基于幻影梯度的图像分类隐式模型加速训练方法有效
| 申请号： | 202110841105.X | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113449817B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;耿正阳;张鑫禹;白绍杰 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/52;G06N3/042;G06N3/084;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于幻影梯度的图像分类隐式模型加速训练方法，通过定义用于图像分类和特征提取的隐式模型，定义图像分类隐式模型参数的幻影梯度，基于损失函数计算幻影梯度，并基于幻影梯度对图像分类隐式模型进行加速训练，得到训练好的图像分类隐式模型；基于图像分类隐式模型的输出，模型的分类器即可输出预测的图像标签。本发明方法可用于高效训练图像分类与特征提取的深度平衡模型等隐式模型，能够提高模型参数利用率，降低训练图像分类模型的内存开销，可实现训练更大规模的图像分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 幻影 梯度 图像 分类 模型 加速 训练 方法 | ||
【主权项】：
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