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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202011477588.1 | 专利名称: | 一种以错因强化方式动态优化损失函数的方法 |
申请日: | 2020-12-15 | 申请/专利权人 | 电子科技大学中山学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省中山市石岐区学院路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/15分类检索 其他专利转让搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 【平台担保交易】 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要:本发明公开了一种以错因强化方式动态优化损失函数的物品识别方法,优化后的损失函数取名为ER‑Loss,在原来的交叉熵损失函数的基础上加入惩罚项实现,惩罚项包含以下四个模块:惩罚程度的放大因子A;惩罚程度调节系数Aprob,用于在训练过程中根据实际情况调节放大因子A对数据集各类别之间的相关性和相关类别的实际输出概率的影响,让放大因子A能够自动适应训练的不同阶段;在各网络下,数据集各类别之间的相关性组合X;相关类别的概率根据模型的每一次训练情况动态调整,与现有技术相比,本发明通过惩罚程度调节系数Aprob动态调节放大因子A,识别更加灵活,同时引入各网络下,数据集各类别之间的相关性组合X,使得模型对于类别特征的判断更加全面,提高了模型对物品识别的精度,降低得到的结果与实际结果之间的偏差,能有效地提高深度学习网络模型的识别准确程度。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/05/30 | 授权 | |
2021/04/16 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202011477588.1 申请日: 2020.12.15 |
2021/03/30 | 公开 |