神经网络的训练方法、数据获取方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010594053.6
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-06-24
申请人：
华为技术有限公司

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著录项信息

专利名称	神经网络的训练方法、数据获取方法和装置
申请号	CN202010594053.6	申请日期	2020-06-24
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-06	公开/公告号	CN111898635A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华为技术有限公司	申请人地址	广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华为技术有限公司	当前权利人	华为技术有限公司
发明人	韩亚洪;姜品;武阿明;邵云峰;齐美玉;李秉帅
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络的训练方法、数据获取方法和装置。该神经网络的训练方法包括：获取训练数据；使用训练数据对所述神经网络进行训练，使得神经网络从训练数据中学习分解域不变特征和域特定特征。通过从训练数据中分解域不变特征和域特定特征，使得域不变特征能够与域特定特征解耦；其中，所述域特定特征为表征所述训练数据所属的领域的特征，所述域不变特征为与所述训练数据所属领域无关的特征。由于本申请的方法训练的神经网络使用特征解耦得到的域不变特征来执行任务，避免了域特定特征对于神经网络的影响，从而提升了神经网络在不同领域之间的迁移性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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