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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創(chuàng)新研究院有限公司申請的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114943331B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110181147.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由熊凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-02-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。將第一訓(xùn)練樣本和第二訓(xùn)練樣本輸入待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行處理，得到用于預(yù)測第一訓(xùn)練樣本屬于各類別的概率向量，以及由第二訓(xùn)練樣本的特征向量組成的特征矩陣，基于概率向量計算一批第一訓(xùn)練樣本的分類損失，以及基于特征矩陣的低秩約束計算一批第二訓(xùn)練樣本的正則化損失，通過在分類損失中加入基于低秩約束的正則化損失，能夠?qū)⑷藢@個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的先驗知識融入到模型的學(xué)習(xí)當中，引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)出更加緊湊和更具判別性的特征，同時降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過擬合，從而提升模型的泛化性能，即提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在實際應(yīng)用中的預(yù)測準確度。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取用于訓(xùn)練人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一批第一訓(xùn)練樣本和一批第二訓(xùn)練樣本，所述第一訓(xùn)練樣本和所述第二訓(xùn)練樣本均為人臉圖片； 將所述第一訓(xùn)練樣本輸入待訓(xùn)練的人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行處理，得到用于預(yù)測所述第一訓(xùn)練樣本屬于各類別的概率向量； 將所述第二訓(xùn)練樣本輸入待訓(xùn)練的人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行處理，得到由所述第二訓(xùn)練樣本的特征向量組成的特征矩陣，所述第二訓(xùn)練樣本的特征向量用于表征所述第二訓(xùn)練樣本的屬性； 基于所述概率向量計算一批所述第一訓(xùn)練樣本的分類損失； 基于所述特征矩陣的低秩約束計算一批所述第二訓(xùn)練樣本的正則化損失； 基于所述分類損失和所述正則化損失更新所述人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)； 基于所述特征矩陣的低秩約束計算一批所述第二訓(xùn)練樣本的正則化損失，包括： 計算所述特征矩陣的核范數(shù)； 計算所述核范數(shù)與所述特征矩陣的秩的差值，所述特征矩陣的秩為一批所述第二訓(xùn)練樣本中的類別數(shù)； 基于所述差值確定一批所述第二訓(xùn)練樣本的正則化損失。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創(chuàng)新研究院有限公司，其通訊地址為：510530 廣東省廣州市黃埔區(qū)云埔四路6號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。