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申请/专利权人：佳能株式会社;北京邮电大学
摘要：本公开涉及对象识别模型的训练方法及装置。提供了一种用于对象识别的神经网络模型的优化装置，包括：损失确定单元，被配置为对于利用所述神经网络模型从训练图像集中提取的特征和带有权重函数的损失函数确定损失数据，以及更新单元，被配置为基于所述损失数据和更新函数来执行神经网络模型的参数的更新操作，其中，所述更新函数是基于所述神经网络模型的带有权重函数的损失函数推导而得到的，所述权重函数与所述损失函数在特定取值区间中同向地单调变化。
主权项：1.一种用于对象识别的神经网络模型的优化装置，其特征在于，包括：损失确定单元，被配置为对于利用所述神经网络模型从训练图像集中提取的特征和带有权重函数的损失函数确定损失数据，以及更新单元，被配置为基于所述损失数据和更新函数来执行神经网络模型的参数的更新操作，其中，所述更新函数是基于所述神经网络模型的带有权重函数的损失函数推导而得到的，所述权重函数与所述损失函数在特定取值区间中同向地单调变化，其中，所述权重函数和所述损失函数都是角度的函数，其中，所述角度为映射到超球面流形上的所提取的特征与神经网络模型的全连接层中的特定权重向量之间的夹角，并且其中，所述特定取值区间为特定角度取值区间，并且其中，该特定权重向量是训练图像所属类别的目标特征中心和其它类别的目标特征中心中的至少一者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佳能株式会社 北京邮电大学 对象识别模型的训练方法及装置
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