[发明专利]基于深度学习的模型训练方法、装置、存储介质及设备有效
| 申请号： | 202110555154.7 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113298135B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;陈凯琪;胡建国;白立群;王瀚洋 | 申请（专利权）人： | 小视科技（江苏）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的模型训练方法，所述方法包括：步骤1，采集图像数据，并将所述图像数据与预训练模型进行融合，得到第一图像数据集；步骤2，设置所述第一图像数据集中每个图像数据被选取的概率为1/M；步骤3，从所述第一图像数据集中选择N个图像数据组成第k批次数据，其中k是大于0的整数，MN；步骤4，对所述第k批次数据进行模型训练；步骤5，模型训练后，若所述模型的损失函数计算结果大于阈值，则对所述第k批次数据中的N个图像数据进行权重分配；步骤6，将权重分配后的N个图像数据释放到第一图像数据集；重复步骤3至步骤6，直到所述模型的损失函数计算结果小于等于阈值。本发明方法能加速模型在新场景的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 训练 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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