技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本公開(kāi)是關(guān)于一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)待訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)存儲(chǔ)的多個(gè)訓(xùn)練圖像分別進(jìn)行識(shí)別處理，得到多個(gè)預(yù)測(cè)類別概率向量。對(duì)于該多個(gè)訓(xùn)練圖像中的每個(gè)訓(xùn)練圖像，確定該訓(xùn)練圖像的預(yù)測(cè)類別概率向量與初始類別概率向量之間的差值，得到該訓(xùn)練圖像的類別概率誤差向量。由于該初始類別概率向量中包括多個(gè)初始類別概率是基于預(yù)設(shè)擾動(dòng)概率、該訓(xùn)練圖像的真實(shí)類別以及對(duì)應(yīng)類別的類別比例確定得到，如此，在基于多個(gè)訓(xùn)練圖像的類別概率誤差向量和該多個(gè)訓(xùn)練圖像對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)能夠加快算法收斂速度，從而保證了訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：萬(wàn)韶華
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京小米移動(dòng)軟件有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.04.25
技術(shù)公布日：2017.09.22