发明专利已授权

一种网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

📄 申请号：CN202010509645.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-07

申请人

珠海大物智能科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

电子设备人工智能算法模型训练深度学习电子设备

应用场景

图像识别, 自然语言处理, 语音识别, 智能推荐, 自动驾驶

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本申请提供一种网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善训练获得的分类网络模型的准确率不高的问题。该网络模型训练方法包括：获得多个训练图像和多个训练图像对应的标签表；使用预先构建的分类神经网络对原始图像和多个变换图像进行前向传播运算，获得多个逻辑斯特值，多个逻辑斯特值与多个训练图像对应；根据多个逻辑斯特值和多个训练图像对应的标签表构建第一损失函数，第一损失函数表征多个逻辑斯特值和对应的标签表之间的多标签图像分类损失；根据多个逻辑斯特值构建第二损失函数，第二损失函数表征多个逻辑斯特值之间的一致性损失；根据第一损失函数和第二损失函数对分类神经网络进行训练，获得训练后的分类网络模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于并行残差网络的低分辨率细胞超分辨率重建方法

当前第 / 件

基于自适应窗口滤波和小波阈值优化的水声信号去噪方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_04)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：28 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 0件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)