用于人脸识别的AI深度学习模型的训练方法及装置
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用于人脸识别的AI深度学习模型的训练方法及装置
申请号:
CN202411603471
申请日期:
2024-11-12
公开号:
CN119740625A
公开日期:
2025-04-01
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种用于人脸识别的AI深度学习模型的训练方法及装置。其中,该方法包括:获取训练数据集,并对所述训练数据集中的训练数据进行预处理;利用卷积神经网络从预处理后的训练数据中提取多层特征;基于所提取的多层特征,利用双重注意力机制的深度学习模型进行人脸识别,得到预测的识别结果;比较所述预测的识别结果和真实值,得到所述深度学习模型的损失,并利用所述损失来更新所述深度学习模型的模型参数。本发明解决了图形化编程时人脸识别比较复杂的技术问题。
技术关键词
深度学习模型
数据
注意力机制
可读存储介质
人脸识别方法
人脸识别装置
生成对抗网络
差分隐私
计算机程序产品
处理器
图像
卷积模块
训练装置
存储器
计算机设备
识别模块
参数