一种等变网络训练方法、装置、电子设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202210080806.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114528976A | 公开（公告）日 | 2022-05-24 |
| 申请公布号 | CN114528976A | 申请公布日 | 2022-05-24 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈智强;余山;陈阳 | 申请（专利权）人 | 北京智源人工智能研究院 |
| 代理机构 | 北京辰权知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 100083北京市海淀区中关村东路1号院8号楼三层B201D-1 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种等变网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：针对图像集中的每一图像，对图像进行目标群变换，将变换后的图像和图像输入等变网络进行学习，获取等变网络的输出损失；获取等变网络对图像学习的第一特征图和对变换后的图像学习的第二特征图，根据第一特征图和第二特征图确定等变损失；利用输出损失和等变损失对等变网络的参数进行优化。在不需要改变网络结构的基础上，通过在常规深度网络结构的损失函数中引入等变损失，并通过使用原始图像和经过目标群变换的图像输入网络，来引导网络学习目标变换群上的等变性，从而获得目标变换群的等变网络，避免了为特定的变换群人工设计对应的等变网络。 |
