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摘 要:一种用于提高人脸识别深度神经网络训练效率和效果的验证集反馈方法,包括如下步骤:步骤1:确定人脸识别深度神经网络训练任务、训练数据集和评估标准,将训练数据集按比例分成互不重叠的训练集和验证集;步骤2:初始化模型M0,确定候选模型参数的个数N;步骤3:在训练集上随机采样生成N个训练集序列;步骤4:分别以M0为起点,在每个训练数据序列上用反向传播方法更新训练模型;步骤5:在验证集上评估步骤4生成的N个候选模型的效果;步骤6:按照模型的效果赋予每个候选模型概率Pn,结合随机性选择1个候选模型替代模型M0;步骤7:重复步骤3至步骤6直至训练结束。本发明有效提升深度神经网络训练的效果和效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910287187.0 | 专利名称: | 一种用于提高人脸识别深度神经网络训练效率和效果的验证集反馈方法 |
申请日: | 2019-04-11 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 人工智能 网络传输 深度神经网络 果 港口 训练搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
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) |
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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) |
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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 |