[发明专利]神经网络模型的训练方法、图像特征提取方法及相关装置在审
| 申请号： | 202110970481.9 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113657411A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 朱文涛;尚航;吕廷迅;杨森;刘霁 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 王英 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种神经网络模型的训练方法、图像特征提取方法及相关装置，用于解决相关技术中自监督学习对硬件要求高且训练速度低的问题。在本申请实施例提供的对比学习方法中，提出了困难负样本对的概念，通过构建正样本对和困难负样本对，能够使得神经网络模型学习到正样本之间的特征，而且能够准确的区分差别较小的负样本。由此，保证了对困难负样本的学习，即保证了对差别较大的负样本的学习，使得神经网络模型能够准确的提取图像特征。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 图像 特征 提取 相关 装置 | ||
【主权项】：
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