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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(qǐng)的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114943330B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110172561.X，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)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由熊凱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-02-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明實(shí)施例提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，基于訓(xùn)練樣本的特征向量的L2范數(shù)挖掘訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的難樣本，為該難樣本的交叉熵?fù)p失值配置相應(yīng)的權(quán)重，讓模型在訓(xùn)練過(guò)程中更多地關(guān)注到難樣本的學(xué)習(xí)，進(jìn)而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的泛化性。此外，基于訓(xùn)練樣本的特征向量的L2范數(shù)挖掘訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的難樣本，無(wú)需計(jì)算訓(xùn)練樣本間的相似度和排序操作，節(jié)省了計(jì)算資源，提高了訓(xùn)練效率。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取用于訓(xùn)練人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第i批次的人臉圖像數(shù)據(jù)，所述第i批次的人臉圖像數(shù)據(jù)包括多個(gè)人臉圖像訓(xùn)練樣本，所述人臉圖像訓(xùn)練樣本標(biāo)注有表示所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的所屬人的類別的標(biāo)簽；將所述第i批次的人臉圖像數(shù)據(jù)的多個(gè)所述人臉圖像訓(xùn)練樣本分別輸入待訓(xùn)練的人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行處理，得到用于預(yù)測(cè)所述人臉圖像訓(xùn)練樣本屬于各所屬人的類別的第一概率向量；基于所述第一概率向量和所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽計(jì)算所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的交叉熵?fù)p失值；計(jì)算所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的特征向量的L2范數(shù)，所述特征向量為所述人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取的，用于映射得到所述第一概率向量；基于所述特征向量的L2范數(shù)確定所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的交叉熵?fù)p失值的權(quán)重；計(jì)算所述第i批次的人臉圖像數(shù)據(jù)中各所述人臉圖像訓(xùn)練樣本的交叉熵?fù)p失值乘以權(quán)重后的損失值之和，得到第一總損失值；基于所述第一總損失值更新所述人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。

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