[发明专利]一种基于深度学习的损失值优化方法及设备在审
| 申请号： | 201910411382.X | 申请日： | 2019-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN110135591A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 肖月庭;阳光;郑超 | 申请（专利权）人： | 数坤（北京）网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人： | 赵福梅 |
| 地址： | 100102 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的损失值优化方法及设备，包括：获取目标影像；将所述目标影像划分成若干个目标区域；对所述若干个目标区域分别进行损失值的计算，得到每个目标区域对应的子损失值；将所述若干个目标区域中所有目标区域所对应的子损失值加以整合，得到整合结果；通过深度学习优化所述整合结果，得到所述目标影像的损失值。 | ||
| 搜索关键词： | 目标区域 整合 目标影像 优化 获取目标 学习 影像 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的损失值优化方法，其特征在于，包括：获取目标影像；将所述目标影像划分成若干个目标区域；对所述若干个目标区域分别进行损失值的计算，得到每个目标区域对应的子损失值；将所述若干个目标区域中所有目标区域所对应的子损失值加以整合，得到整合结果；通过深度学习优化所述整合结果，得到所述目标影像的损失值。
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