[发明专利]深层三维卷积神经网络的创建方法、装置、存储介质及处理器有效
| 申请号： | 201810824695.3 | 申请日： | 2018-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN109063824B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王志鹏;周文明 | 申请（专利权）人： | 深圳市中悦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市龙岗区吉华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深层三维卷积神经网络的创建方法、装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：根据预设视频序列数据集训练预设浅层三维卷积神经网络模型；根据密集连接方式创建深层三维卷积神经网络模型；将深层三维卷积神经网络模型中的全部或部分三维卷积层拆分为三维卷积单元，得到第一目标深层三维卷积网络模型；将预设视频序列数据集和达到收敛状态的预设浅层三维卷积神经网络模型设置为监督信号，根据监督信号训练第一目标深层三维卷积网络模型，得到第二目标深层三维卷积网络模型。本发明解决了现有技术中所创建的三维卷积神经网络的网络性能较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 深层 三维 卷积 神经网络 创建 方法 装置 存储 介质 处理器 | ||
【主权项】：
1.一种深层三维卷积神经网络的创建方法，其特征在于，包括：根据预设视频序列数据集训练预设浅层三维卷积神经网络模型，直至所述预设浅层三维卷积神经网络模型达到收敛状态；根据密集连接方式创建深层三维卷积神经网络模型，其中，所述深层三维卷积神经网络模型包含的三维卷积层的层级数高于所述预设浅层三维卷积神经网络模型包含的所述三维卷积层的所述层级数；将所述深层三维卷积神经网络模型中的全部或部分所述三维卷积层拆分为三维卷积单元，得到第一目标深层三维卷积网络模型，其中，所述三维卷积单元包含瓶颈层和所述三维卷积层；将所述预设视频序列数据集和达到所述收敛状态的所述预设浅层三维卷积神经网络模型设置为监督信号，根据所述监督信号训练所述第一目标深层三维卷积网络模型，得到第二目标深层三维卷积网络模型，其中，所述第二目标深层三维卷积网络模型为达到所述收敛状态的所述第一目标深层三维卷积网络模型。
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