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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

886 篇 专利

馆藏范围

886 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

21 篇 北京理工大学
21 篇 浙江大学
19 篇 清华大学
18 篇 电子科技大学
16 篇 西安电子科技大学
13 篇 北京百度网讯科技...
13 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 南京邮电大学
12 篇 浙江工业大学
12 篇 杭州电子科技大学
11 篇 东南大学
11 篇 中山大学
10 篇 华中科技大学
10 篇 天津大学
10 篇 西安交通大学
10 篇 上海交通大学
9 篇 中国人民解放军国...
9 篇 西北工业大学
9 篇 华南理工大学
8 篇 桂林电子科技大学

作者

7 篇 李鑫
7 篇 王鑫
6 篇 刘斌
6 篇 李雪
5 篇 周武杰
5 篇 王强
5 篇 胡炳然
5 篇 于荣
5 篇 梅涛
5 篇 崔吉哲
5 篇 胡海峰
5 篇 苗乾坤
5 篇 王鹏
4 篇 张银胜
4 篇 季向阳
4 篇 林华东
4 篇 雷景生
4 篇 方滨兴
4 篇 张剑
4 篇 王军

语言

886 篇 中文

检索条件"主题词=计算损失函数"

共 886 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于边界监督和时序关联的内窥镜息肉分割方法

一种基于边界监督和时序关联的内窥镜息肉分割方法

引用

作者：韩军伟史航飞杨乐张鼎文韩龙飞黄培亮 230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208

本发明公开了一种基于边界监督和时序关联的内窥镜息肉分割方法，包括获取内窥镜息肉视频数据生成mask标签，同时形成数据集；构建内窥镜息肉分割模型；将数据集输入内窥镜息肉分割模型进行训练并得到预测分割结果，再根据mask标签计算... 详细信息

标准号: CN116824139B

本发明公开了一种基于边界监督和时序关联的内窥镜息肉分割方法，包括获取内窥镜息肉视频数据生成mask标签，同时形成数据集；构建内窥镜息肉分割模型；将数据集输入内窥镜息肉分割模型进行训练并得到预测分割结果，再根据mask标签计算损失函数，同时利用AdamW优化器优化模型参数，进行优化后得到内窥镜息肉分割模型，并进行模型部署；实时获取内窥镜息肉图像数据，并输入模型中，得到内窥镜息肉分割结果，确定息肉位置辅助诊断。本发明通过边界监督模块来约束息肉边界部分的分割，可以有效改善模型在息肉边界处分割的性能，通过时序关联模块关联视频息肉分割任务中的时序信息，利用之前的分割信息来辅助当前帧的息肉分割，提升了视频息肉分割的性能。

关键词：息肉分割内窥镜息肉时序数据集标签视频计算损失函数关联分割结果分割信息辅助诊断关联模块监督模块时序信息实时获取视频数据图像数据息肉位置优化模型边界处优化器分割构建预测部署优化监督

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一种孪生图神经网络的专家信息补全更新方法

一种孪生图神经网络的专家信息补全更新方法

引用

作者：王书海彭浩陈扬王都韩立华潘晓 050000 河北省石家庄市北二环东路17号

本发明公开一种孪生图神经网络的专家信息补全更新方法，面对多源异构的专家信息数据，提取专家数据信息，构建专家信息图；在专家信息图中获取子图构建专家属性图；采用孪生图神经网络对专家属性图进行学习，同时在图神经网络中引入了... 详细信息

标准号: CN114548105A

本发明公开一种孪生图神经网络的专家信息补全更新方法，面对多源异构的专家信息数据，提取专家数据信息，构建专家信息图；在专家信息图中获取子图构建专家属性图；采用孪生图神经网络对专家属性图进行学习，同时在图神经网络中引入了多维度注意力机制进行训练，使用对比学习的方法来计算损失函数，通过损失函数的计算来评价两个专家实体之间的相似度。从而判定两个专家实体是否为同一实体。判定为同一实体后，参考时间信息采用一种基于EMD距离的循环适应域方法对专家信息图进行融合补全，得到完整的专家实体信息。本发明将专家数据中丰富的语义信息与结构信息相结合，通过孪生图神经网络来判定两个专家实体之间的相似度。将相同的专家实体参考时间信息进行融合，从而达到专家信息补全的目的，并且定期更新专家信息。

关键词：专家信息神经网络判定同一实体专家数据属性图相似度参考时间信息计算损失函数注意力机制定期更新多源异构结构信息时间信息实体参考实体信息损失函数语义信息多维度适应域图构建融合构建学习引入更新

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基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法

基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法

引用

作者：牛玉贞甘伟泽张博林李悦洲 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

本发明提出一种基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法，包括以下步骤：对训练集中图像进行包括数据增强和标准化处理的数据预处理；构建解耦分类与回归的双分支目标检测头；构建多阶段细化与增强空间空洞融合模块的实例分... 详细信息

标准号: CN115797629A

本发明提出一种基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法，包括以下步骤：对训练集中图像进行包括数据增强和标准化处理的数据预处理；构建解耦分类与回归的双分支目标检测头；构建多阶段细化与增强空间空洞融合模块的实例分割头，利用目标检测头的边界框特征多阶段地对实例分割头的细化过程进行增强；构建基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割网络；利用训练集中图像对实例分割网络进行训练，生成实例分割结果并计算损失函数，反向传播优化整个网络的参数，得到训练好的实例分割网络；将待处理图像输入训练好的实例分割网络，得到实例分割结果。该方法能够通过目标检测来提升实例分割的性能，并生成高质量的实例分割掩码。

关键词：分割多阶段细化边界框构建分割结果目标检测网络图像计算损失函数标准化处理待处理图像数据预处理反向传播分支目标融合模块数据增强整个网络检测头检测解耦掩码空洞分类回归优化

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一种基于相机特征分离的目标重识别方法

一种基于相机特征分离的目标重识别方法

引用

作者：金一李雪姜天姣王涛李浥东冯松鹤郎丛妍 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

本发明提供了一种基于相机特征分离的目标重识别方法，包括如下步骤：步骤1：对数据进行预处理；步骤2：通过编码器提取样本特征，基于特征聚类生成伪标签；步骤3：基于注意力模块分离Feature Map；步骤4：向前传播得到目标和相机分类... 详细信息

标准号: CN114140826B

本发明提供了一种基于相机特征分离的目标重识别方法，包括如下步骤：步骤1：对数据进行预处理；步骤2：通过编码器提取样本特征，基于特征聚类生成伪标签；步骤3：基于注意力模块分离Feature Map；步骤4：向前传播得到目标和相机分类结果；步骤5：计算损失函数；步骤6：对模型进行优化计算；步骤7：得到测试模型的效果；步骤8：得到无监督目标重识别的解决方案；本申请相比于现有的消除相机影响的无监督目标重识别方法，用注意力模块直接分离相机特征更加直接，比二阶段方法更加简单；基于类别下相机中心的四元中心损失可以避免基于样本的度量损失的训练过程不稳定的现象。

关键词：相机无监督注意力预处理计算损失函数测试模型分类结果模块分离特征聚类相机中心训练过程样本特征优化计算直接分离编码器度量样本标签传播申请

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大规模预训练语言模型微调方法、装置、电子设备及介质

大规模预训练语言模型微调方法、装置、电子设备及介质

引用

作者：暴宇健汪骞 518054 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区滨海大道3369号有线信息传输大厦25F2504

本申请提供一种大规模预训练语言模型微调方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取预训练好的大规模语言模型，利用任务指令模板对相应任务的输入数据进行改造，得到用于微调训练的输入文本和输出文本，将输出文本作为输入文本对... 详细信息

标准号: CN116629235B

本申请提供一种大规模预训练语言模型微调方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取预训练好的大规模语言模型，利用任务指令模板对相应任务的输入数据进行改造，得到用于微调训练的输入文本和输出文本，将输出文本作为输入文本对应的正确答案；将输入文本输入到预训练好的大规模语言模型中进行预测，得到预训练好的大规模语言模型输出的预测结果；基于输入文本对应的预测结果以及正确答案，计算损失函数，利用损失函数对预训练好的大规模语言模型的参数进行更新，直至预训练好的大规模语言模型收敛。本申请极大提升了模型部署的效率，降低模型部署的计算资源和成本，有效提升模型在零样本任务上的性能，提升模型精度。

关键词：语言模型输入文本输出文本预测结果正确答案微调计算损失函数电子设备计算资源任务指令损失函数申请收敛部署样本输出预测更新改造

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消除不适当标注样本影响的方法、分类方法、设备及介质

消除不适当标注样本影响的方法、分类方法、设备及介质

引用

作者：胡亮展华益王镜宇陶原野郑敏娥刘孟红 610000 四川省成都市高新区天府四街199号1栋33层

本发明公开了一种消除不适当标注样本影响的方法、分类方法、设备及介质，消除不适当标注样本影响的方法包括：通过预测模型得到所有样本的预测类别，样本具有标注类别；根据预测类别与标注类别的异同，将所有样本判别为正确标注集、不... 详细信息

标准号: CN116975740A

本发明公开了一种消除不适当标注样本影响的方法、分类方法、设备及介质，消除不适当标注样本影响的方法包括：通过预测模型得到所有样本的预测类别，样本具有标注类别；根据预测类别与标注类别的异同，将所有样本判别为正确标注集、不确定标注集和错误标注集；计算损失函数时，对正确标注集、不确定标注集和错误标注集分别给予不同的权重，以消除不确定标注集和错误标注集中样本的影响；错误标注集中样本的权重不超过不确定标注集中样本的权重，不确定标注集中样本的权重不超过正确标注集中样本的权重。本发明不需要对标注噪声做任何先验假设，从而从根本上避免了不切实际假设带来的偏差。经过本发明处理后的样本，分类准确率明显提高。

关键词：标注样本权重错误标注计算损失函数分类准确率先验假设预测模型预测噪声分类

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一种说话人嵌入层模型训练方法及说话人识别方法

一种说话人嵌入层模型训练方法及说话人识别方法

引用

作者：李郡尚德龙周玉梅 211100 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园8栋8层

本发明公开了一种说话人嵌入层模型训练方法及说话人识别方法，获取训练数据集，所述训练数据集中的每项数据包括音频频谱和说话人标签；构建说话人嵌入层模型；基于训练数据集以及混合插值方法，前向传播计算损失函数，反向传播更新说... 详细信息

标准号: CN117935812A

本发明公开了一种说话人嵌入层模型训练方法及说话人识别方法，获取训练数据集，所述训练数据集中的每项数据包括音频频谱和说话人标签；构建说话人嵌入层模型；基于训练数据集以及混合插值方法，前向传播计算损失函数，反向传播更新说话人嵌入层模型参数，直至说话人嵌入层模型收敛，获得完成训练的说话人嵌入层模型。优点：使用混合插值方法，生成混合音频频谱和计算混合音频频谱相应的损失函数，扩充了混合插值数据，提高模型的稳健性；并且在计算音频频谱对应的损失函数时，对批次中的每个正样本，使其余弦距离应大于当前批次的所有负样本对距离，提高说话人嵌入层模型的区分性。

关键词：嵌入层训练数据集混合音频损失函数音频频谱频谱计算损失函数说话人识别反向传播模型参数模型训练前向传播训练数据负样本区分性稳健性弦距离正样本构建收敛标签更新

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色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质

色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质

引用

作者：王闵向昊林袁理朱兰艳郭旻汪晶熊加琪 430000 湖北省武汉市洪山区纺织路1号

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质。该训练方法包括：基于人体视觉感知机制构建色纺纱配色模型；获取包含有色纤维基色种类和配比，以及色纺纱颜色信息的样本数据，以构建数... 详细信息

标准号: CN117058419A

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质。该训练方法包括：基于人体视觉感知机制构建色纺纱配色模型；获取包含有色纤维基色种类和配比，以及色纺纱颜色信息的样本数据，以构建数据集；将数据集的各样本数据输入所述色纺纱配色模型中，对样本数据中的颜色特征信息进行提取以及编码处理，对颜色特征信息进行重组和再编码处理，得到颜色混合特征，基于颜色混合特征获取颜色感知信息并输出对应的配色方案预测结果，根据样本数据和所述预测结果计算损失函数，根据样本数据和损失函数对色纺纱配色模型进行训练，得到目标色纺纱配色模型。通过上述方式，本发明能够准确、快速地获取配色方案。

关键词：配色样本数据色纺纱颜色特征信息颜色混合数据集计算损失函数人工智能技术编码处理存储介质方案预测机制构建人体视觉损失函数特征获取颜色感知颜色信息预测结果基色目标色再编码纺纱构建配比感知纤维输出预测

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一种人脸反欺诈的深度学习方法

一种人脸反欺诈的深度学习方法

引用

作者：李晖冯刚施若 550001 贵州省贵阳市云岩区渔安安井片区未来方舟D12组团(A)1单元6层14号

本发明公开了一种人脸反欺诈的深度学习方法，包括以下步骤：搭建MMCNN网络框架，允许多模态数据输入且可以充分融合其信息；模态扩充，为了提高准确率，将原本的三模态数据通过转换其颜色空间的方式额外扩充两个模态；计算损失函数；... 详细信息

标准号: CN113111853A

本发明公开了一种人脸反欺诈的深度学习方法，包括以下步骤：搭建MMCNN网络框架，允许多模态数据输入且可以充分融合其信息；模态扩充，为了提高准确率，将原本的三模态数据通过转换其颜色空间的方式额外扩充两个模态；计算损失函数；真假图片不同模态定量分析，通过定量分析C I S IA‑SURF数据集，来判断每个模态真假脸图片的相似度。通过增加模态提升MMCNN网络框架的模型精度，不但可以增强模型的精度，而且还有助于增大模型的稳定性。

关键词：模态定量分析网络框架计算损失函数多模态数据数据通过颜色空间数据集相似度准确率人脸三模欺诈融合转换图片学习

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复杂工件X射线图像增强方法及装置

复杂工件X射线图像增强方法及装置

引用

作者：刘祎桂志国闫弘绪张鹏程 030051 山西省太原市尖草坪区学院路3号

本发明涉及一种复杂工件X射线图像增强方法及装置，图像预处理；对图像进行对数归一化实现全局色调映射，提高全局亮度；基于超参数预测网络X，求解迭代网络中的权值矩阵α；基于理想对数域梯度压缩预测网络D，求解图像的散度divG；基... 详细信息

标准号: CN117670752A

本发明涉及一种复杂工件X射线图像增强方法及装置，图像预处理；对图像进行对数归一化实现全局色调映射，提高全局亮度；基于超参数预测网络X，求解迭代网络中的权值矩阵α；基于理想对数域梯度压缩预测网络D，求解图像的散度divG；基于局部梯度映射，计算获得增强图像；进行迭代训练；计算损失函数，直至网络稳定后保存预模型；调节学习率，对所述预模型进一步训练微调，获得最终的图像增强模型；基于所述图像增强模型，对测试集图像进行处理，获得增强后的工件X射线图像。本发明能够有效提升图像增强效果，并降低运算复杂度。

关键词：图像增强图像求解计算损失函数图像预处理运算复杂度参数预测迭代训练复杂工件局部梯度权值矩阵色调映射梯度压缩网络稳定增强图像网络测试集对数域归一化映射迭代散度微调全局保存预测学习

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