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申请/专利权人：天津极豪科技有限公司

摘要：本发明涉及一种训练方法及装置、指纹识别方法及装置、电子设备及存储介质，该训练方法包括：对获取到的样本图像集进行特征提取，得到样本特征；对样本特征进行预处理，得到预处理特征；根据预处理特征，计算样本图像集所包括的所有样本对的比对损失之和；计算样本图像集所包括的所有样本对的分类损失之和；根据比对损失之和与分类损失之和进行训练。在训练过程时，相较于传统的训练神经网络模型的方式，多出比对损失之和，可将同类样本之间的距离拉近，并放大不同类样本之间的距离，从而形成多个更为紧凑的特征分布，便于正在被训练的神经网络模型可以充分学习到各类样本之间的边界。

主权项：1.一种训练方法，其特征在于，用于对神经网络模型进行训练，所述神经网络模型包括主干网络及比对学习损失网络，所述方法包括：通过所述主干网络对获取到的样本图像集进行特征提取，得到样本特征；通过所述比对学习损失网络对所述样本特征进行预处理，得到预处理特征；根据所述预处理特征，计算得到所述样本图像集所包括的所有样本对的比对损失之和；根据所述样本特征，计算得到所述样本图像集所包括的所有样本的分类损失之和；根据所述比对损失之和及所述分类损失之和，对所述神经网络模型进行训练；其中，所述预处理特征为所述样本图像集所包括的每个样本对对应的特征距离及所述样本图像集的正负样本对掩膜矩阵，所述根据所述预处理特征，计算得到所述样本图像集所包括的所有样本对的比对损失之和，包括：将所述样本图像集所包括的所有正样本对的比对损失进行求和，得到正样本对比对损失之和；将所述样本图像集所包括的所有负样本对的比对损失进行求和，得到负样本对比对损失之和；将所述正样本对比对损失之和与所述负样本对比对损失之和进行求和，得到所述比对损失之和；其中，针对所述样本图像集所包括的每个正样本对，该正样本对的比对损失为：该正样本对在所述正负样本对掩膜矩阵中对应的参数与该正样本对对应的特征距离之积；针对所述样本图像集所包括的每个负样本对，该负样本对的比对损失为：该负样本对在所述正负样本对掩膜矩阵中对应的参数与该负样本对的特征距离优化值之积；该负样本对的特征距离优化值是：预设的参数与该负样本对对应的特征距离之差与0中的较大值。

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