公开(公告)号：CN111325223A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN201811521621.9

申请日：2018-12-13

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 李旭锟 ,  张信豪 ,  杜鹏 ,  邹洪亮 ,  李明 ,  任新新 ,  汪庆寿

IPC: G06K9/62

Abstract: 本公开涉及一种深度学习模型的训练方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：将训练样本输入待训练的深度学习模型，训练样本包括：锚样本、正样本和负样本；根据输出的训练样本的特征与对应的类中心的特征的距离，锚样本的特征与对应的正样本的特征的距离，以及锚样本的特征与对应的负样本的特征的距离，确定损失函数值；根据损失函数值对待训练的深度学习模型的参数进行调整，以便完成对待训练的深度学习模型的训练。本公开的方案加快了训练的收敛速度，提高训练效率。

公开(公告)号：CN111325223B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN201811521621.9

申请日：2018-12-13

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 李旭锟 ,  张信豪 ,  杜鹏 ,  邹洪亮 ,  李明 ,  任新新 ,  汪庆寿

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 本公开涉及一种深度学习模型的训练方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：将训练样本输入待训练的深度学习模型，训练样本包括：锚样本、正样本和负样本；根据输出的训练样本的特征与对应的类中心的特征的距离，锚样本的特征与对应的正样本的特征的距离，以及锚样本的特征与对应的负样本的特征的距离，确定损失函数值；根据损失函数值对待训练的深度学习模型的参数进行调整，以便完成对待训练的深度学习模型的训练。本公开的方案加快了训练的收敛速度，提高训练效率。