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申请/专利权人：五邑大学
摘要：本申请提供了轻量级人脸美丽度评价方法、装置、设备及介质，通过训练图像数据训练初始评价模型得到目标评价模型，将待评价的图像数据输入至目标评价模型中进行人脸美丽度评价；在训练初始评价模型的过程中，对训练图像数据进行分块操作，根据特征提取算子对第一图像数据进行特征提取，通过不同尺寸的第一特征数据并按照不同的正则化方法进行多阶段训练，随训练阶段的递进，第一特征数据的尺寸逐渐增大，正则化方法的正则化强度逐渐增强；使网络在不同阶段快速而稳定地收敛；不仅有助于避免训练过程中的梯度爆炸或梯度消失等问题，还能够使模型更好地适应不同数据分布和任务要求，从而提高了模型的泛化能力和性能稳定性。
主权项：1.一种轻量级人脸美丽度评价方法，其特征在于，包括：获取训练图像数据；通过所述训练图像数据训练初始评价模型得到目标评价模型；将待评价的图像数据输入至所述目标评价模型中进行人脸美丽度评价，得到评价结果；其中，在训练所述初始评价模型的过程中，对所述训练图像数据进行分块操作，得到不同尺寸的第一图像数据，根据由二维卷积和批归一化融合得到的特征提取算子对所述第一图像数据进行特征提取，得到不同尺寸的第一特征数据，通过不同尺寸的第一特征数据并按照不同的正则化方法进行多阶段训练，随训练阶段的递进，用于训练的第一特征数据的尺寸逐渐增大，用于训练的正则化方法的正则化强度逐渐增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 轻量级人脸美丽度评价方法、装置、设备及介质
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