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车辆分类模型的微调方法、车辆分类方法、装置及设备 

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摘要:本公开提供了一种车辆分类模型的微调方法、车辆分类方法、装置及设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及图像处理、深度学习技术领域,可用于车辆识别场景。具体实现方案为:分别确定至少两个候选网络层中网络参数的参数贡献度;所述至少两个候选网络层均属于预分类模型;根据所述至少两个候选网络层中网络参数的参数贡献度,从所述至少两个候选网络层中确定目标网络层;根据车辆训练数据对预分类模型进行训练,在训练过程中对所述目标网络层进行参数更新,以得到车辆分类模型。通过上述方案,可提高车辆分类精度。

主权项:1.一种车辆分类模型的微调方法,包括:分别确定至少两个候选网络层中网络参数的参数贡献度;所述至少两个候选网络层均属于预分类模型;所述参数贡献度是指所述网络参数对训练过程中预分类模型的分类损失优化的重要程度;根据所述至少两个候选网络层中网络参数的参数贡献度,对所述至少两个候选网络层中的网络参数进行排序,确定预设数量个排序在前的网络参数,并将其所属的候选网络层作为目标网络层;根据车辆训练数据对预分类模型进行训练,在训练过程中对所述目标网络层进行参数更新,以得到车辆分类模型。

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