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基于迁移学习的深度神经网络的训练方法和装置 

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申请/专利权人:北京百度网讯科技有限公司

摘要:本申请实施例公开了一种基于迁移学习的深度神经网络的训练方法和装置,涉及人工智能技术,尤其涉及迁移学习、深度学习和神经网络技术领域。具体实现方案为:获取待训练的深度神经网络,所述深度神经网络包括预训练的图像特征提取网络和未训练的图像处理网络;对所述图像特征提取网络和图像处理网络进行训练;在训练过程中,对所述图像处理网络的训练后参数进行重新调整。本申请实施例可以提高特征提取网络的特征提取能力。

主权项:1.一种基于迁移学习的深度神经网络的训练方法,包括:获取待训练的深度神经网络,所述深度神经网络包括预训练的图像特征提取网络和未训练的图像处理网络;对所述图像特征提取网络和图像处理网络进行训练;将训练过程划分为至少两段训练周期;在相邻两段所述训练周期之间,对所述图像处理网络的训练后参数进行重新调整;其中,所述训练后参数是每次训练后的参数,所述训练后参数用于作为下一次训练时的初始值;所述重新调整是除了在所述训练过程中进行参数调整之外的调整;在训练过程中,对所述图像处理网络的训练后参数进行重新调整,包括以下至少一种操作:对所述图像处理网络的训练后参数进行初始化;将所述图像处理网络的训练后参数调整为自定义值;将所述图像处理网络的训练后参数调整为所述图像处理网络在历史训练时刻的参数。

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