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申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司
摘要：一种用于训练神经网络模型的构思。该构思包括接收训练数据和测试数据，所述训练数据和测试数据均包括一组注释图像。神经网络模型使用所述训练数据以初始正则化参数来训练。针对所述训练数据和所述测试数据两者的所述神经网络的损失函数用来修改正则化参数，并且所述神经网络模型使用经修改的正则化参数来再训练。该过程被迭代地重复直至所述损失函数两者都收敛。公开了采用该构思的系统、方法和计算机程序产品。
主权项：1.一种被配置用于训练神经网络模型的系统300，所述系统300包括：存储器306，其包括表示指令集的指令数据；以及处理器302，其被配置为与所述存储器306通信并且执行所述指令集，其中，当由所述处理器执行时，所述指令集令所述处理器：接收包括第一组注释图像的训练数据；接收包括第二组注释图像的测试数据；使用所述训练数据基于初始正则化参数来训练所述神经网络模型，以确定所述神经网络模型的针对所述训练数据的损失函数；并且迭代地执行以下步骤：使用所述测试数据来测试经训练的神经网络模型，以确定所述神经网络模型的针对所述测试数据的损失函数；基于所述神经网络模型的针对所述训练数据的所述损失函数和所述神经网络模型的针对所述测试数据的所述损失函数来调整所述初始正则化参数；并且使用所述训练数据基于经调整的初始正则化参数来再训练所述神经网络模型；其中，所述迭代的步骤被执行直至确定针对所述训练数据的所述损失函数和针对所述测试数据的所述损失函数都已经收敛到稳定状态。
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