[发明专利]一种网络模型的训练方法以及相关装置有效
| 申请号： | 201910331313.8 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110222705B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈汉亭;舒晗;王云鹤;许春景 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种网络模型的训练方法，可以应用于对网络模型进行训练的服务器中，服务器可以分别获取第一生成网络和第二生成网络，并利用第二生成网络输出的第二转换后图像，对第一生成网络进行迭代训练，由于第二生成网络为执行过训练操作的大型网络，则可以保证执行过训练操作的第三生成网络的图像处理能力较好，且由于第一生成网络的参数量小于第二生成网络，从而第一生成网络占用的内存面积，且运算量较少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 模型 训练 方法 以及 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一生成网络和第二生成网络，其中，所述第一生成网络为待训练的小型网络，所述第二生成网络为执行过训练操作的大型网络，所述第一生成网络中的参数量小于所述第二生成网络中的参数量；将待转换图像输入所述第一生成网络，得到第一转换后图像；将所述待转换图像输入所述第二生成网络，得到第二转换后图像；根据所述第一转换后图像和所述第二转换后图像，对所述第一生成网络进行迭代训练，直至所述第一生成网络输出的所述第一转换后图像和所述第二生成网络输出的所述第二转换后图像的相似度达到所述预设阈值；获取第三生成网络，所述第三生成网络为所述第一生成网络执行过所述迭代训练后得到的网络。
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