一種基于總體余弦分布的人臉噪音數(shù)據(jù)集CNN訓(xùn)練方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910324202.4 申請日 -
公開（公告）號 CN110245550B 公開（公告）日 2021-05-11
申請公布號 CN110245550B 申請公布日 2021-05-11
分類號 G06K9/00 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 黃楊昱;胡偉;袁國棟 申請（專利權(quán)）人 北京云識圖信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 廖元秋
地址 100190 北京市海淀區(qū)成府路中關(guān)村北二條13號院5號樓328室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出一種基于總體余弦分布的人臉噪音數(shù)據(jù)集CNN訓(xùn)練方法，屬于圖像識別領(lǐng)域。該方法首先選取包含噪音的人臉訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并構(gòu)建一個基準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主干；對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主干添加層次，得到更新后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；從人臉訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中依次獲取小批量樣本集，將小批量樣本集的每張人臉圖片樣本輸入更新后的網(wǎng)絡(luò)，得到對應(yīng)的余弦值并加入余弦分布；通過設(shè)計三種策略及融合函數(shù)對每個余弦值計算對應(yīng)的訓(xùn)練權(quán)重，使用梯度下降算法學(xué)習(xí)更新后的網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)?shù)螖?shù)到達上限時，訓(xùn)練終止。該方法具有良好的魯棒性，在不需要先驗知識的情況下，能快速高效地訓(xùn)練包含噪音的人臉訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。