新火种
2024-01-04 
北京大学取得基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法专利，使得图像识别的性能优异
金融界2023年12月28日消息，据国家知识产权局公告，北京大学取得一项名为“基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法“，授权公告号CN111967528B，申请日期为2020年8月。
专利摘要显示，本发明公布了一种基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法，将基于梯度的可微分网络模型结构进行优化，构造用于在原始高维空间经压缩后映射的低维空间上进行结构搜索的网络模型，再通过稀疏编码技术使得压缩后的低维空间的解对应于原始空间的稀疏解，搜索时优化的网络模型结构即为重训练时的结构，应用于搜索‑重训练两阶段图像识别以及搜索‑重训练合并一阶段图像识别。本发明在搜索阶段的网络即具有稀疏性，在搜索训练阶段最终收敛的结构即为最终搜到的结构，网络结构搜索更加高效合理，使得图像识别的性能优异。
本文源自：金融界
作者：情报员
相关推荐
- 免责声明
- 本文所包含的观点仅代表作者个人看法，不代表新火种的观点。在新火种上获取的所有信息均不应被视为投资建议。新火种对本文可能提及或链接的任何项目不表示认可。 交易和投资涉及高风险，读者在采取与本文内容相关的任何行动之前，请务必进行充分的尽职调查。最终的决策应该基于您自己的独立判断。新火种不对因依赖本文观点而产生的任何金钱损失负任何责任。
