[发明专利]一种基于多域学习的人工神经网络设计方法在审
| 申请号： | 202210299040.5 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114648098A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 郭权锐;杨裕亮;党衍斌 | 申请（专利权）人： | 郭权锐;党衍斌 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06N5/04;G06V10/70;G06V10/764;G06V10/82 |
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| 地址： | 100083 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多域学习的人工神经网络设计方法，属于人工智能技术；该方法包含：根据目标任务，构建适合当前任务的神经网络作为主干网络；根据任务特点或实验结果，选择除时域/空域外一个或多个正交变换域作为多域学习的目标域；在网络中的特征提取部分构建多域学习结构；在选定的数据集上对上述网络进行训练，得到训练完成后的网络模型；以及，根据验证集对网络模型进行验证。该网络设计方法将图像特征转换到时域/空域以外的域中进行学习，解决了网络模型在单一域学习的成本问题，能够有效提升网络模型的效果，提高网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 人工 神经网络 设计 方法 | ||
【主权项】：
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