[发明专利]一种神经网络训练方法以及装置在审
| 申请号： | 202110536755.3 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113705769A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 饶仲文;文勇;於泽邦;马凯伦 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 聂秀娜 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供一种神经网络训练方法以及装置，用于结合样本的初始标签和伪标签来衡量初始标签的可信程度，并基于初始标签和伪标签对模型进行更新，得到鲁棒性更优的模型。该方法包括：使用训练集对初始模型进行预训练，得到至少两个预训练模型；使用训练集对至少两个预训练模型进行迭代训练，得到训练后的多个第一模型，任意一次迭代训练过程包括：将第一训练集中任意一个样本输入得到每个样本的第一伪标签，通过第一预训练模型得到每个样本的预测标签，根据每个样本的预测标签、初始标签和第一伪标签计算第一损失值，并更新第一预训练模型，得到训练后的第一预训练模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 训练 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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