神经网络的训练方法、装置和电子设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201910107661.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2019-02-02
申请人：
北京地平线机器人技术研发有限公司

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著录项信息

专利名称	神经网络的训练方法、装置和电子设备
申请号	CN201910107661.7	申请日期	2019-02-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-11	公开/公告号	CN111523351A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	北京地平线机器人技术研发有限公司	申请人地址	北京市海淀区中关村大街1号3层318 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京地平线机器人技术研发有限公司	当前权利人	北京地平线机器人技术研发有限公司
发明人	吴嘉濂;周贺龙;王国利;张骞;黄畅
代理机构	北京彩和律师事务所	代理人	刘磊;闫桑田

摘要

公开了一种神经网络的训练方法、神经网络的训练装置和电子设备。该神经网络的训练方法包括：将图像数据输入到神经网络以获得特征图；从所述特征图提取第一对象对应的第一特征和第二对象对应的第二特征，所述第一对象具有小于预定阈值的尺度，且所述第二对象具有大于所述预定阈值的尺度；基于所述第一特征和所述第二特征之间的距离计算损失函数值；以及，基于所述损失函数值更新所述神经网络的参数。这样，提高了神经网络的分类准确性。

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