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申请/专利权人：广电运通集团股份有限公司
摘要：本申请公开了一种人脸识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：将不同标签对应的样本选择权重初始化为相同值；基于样本选择权重选择人脸样本对第一模型进行训练，将基于第一损失函数值生成的第一信息素加入至随机标签对应的样本选择权重中，再将不同标签对应的样本选择权重进行衰减更新，并通过反向传播更新第一模型；在第一模型未收敛的情况下，基于衰减更新后的样本选择权重对更新后的第一模型进行训练，直至第一模型收敛，记录第一模型收敛时不同标签对应的目标样本选择权重；基于目标样本选择权重对第二模型进行训练，直至模型收敛，得到人脸识别模型。本申请实施例能够提高模型的训练效率。
主权项：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，包括：将不同标签对应的样本选择权重初始化为相同值；其中，所述标签表示人脸样本的人脸属性；基于样本选择权重选择人脸样本对第一模型进行训练，得到所述第一模型对应的第一损失函数值；将基于所述第一损失函数值生成的第一信息素加入至随机标签对应的样本选择权重中，再将不同标签对应的样本选择权重进行衰减更新，并通过反向传播更新所述第一模型；在所述第一模型未收敛的情况下，基于衰减更新后的样本选择权重对更新后的第一模型进行训练，直至所述第一模型收敛，记录所述第一模型收敛时不同标签对应的目标样本选择权重；基于所述目标样本选择权重对第二模型进行训练，直至模型收敛，得到人脸识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广电运通集团股份有限公司 人脸识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
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