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申请/专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日：2020-11-05
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN112364860B
主分类号：G06V30/19
分类号：G06V30/19;G06V30/14;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2021.03.05#实质审查的生效;2021.02.12#公开
摘要：本公开实施例公开了字符识别模型的训练方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：将包括字符图像的目标训练样本，导入待训练字符识别网络，得到第一字符，其中，该目标训练样本的标注数据为该字符图像指示的第二字符；根据该第二字符和该第一字符，生成第一损失值，其中，该第一损失值用于表征该第一字符和该第二字符之间的差异程度；基于第一损失值，生成第二损失值，其中，该第二损失值用于表征对该待训练字符识别网络的参数调整幅度；基于该第二损失值，对该待训练字符识别网络进行参数调整，以及基于参数调整后的待训练字符识别网络生成字符识别模型。由此，可以提供一种针对字符识别模型的新的训练方式。
主权项：1.一种字符识别模型的训练方法，其特征在于，包括：将包括字符图像的目标训练样本，导入待训练字符识别网络，得到第一字符，其中，所述目标训练样本的标注数据为所述字符图像指示的第二字符；根据所述第二字符和所述第一字符，生成第一损失值，其中，所述第一损失值用于表征所述第一字符和所述第二字符之间的差异程度；基于第一损失值，生成第二损失值，其中，所述第二损失值用于表征对所述待训练字符识别网络的参数调整幅度；基于所述第二损失值，对所述待训练字符识别网络进行参数调整，以及基于参数调整后的待训练字符识别网络生成字符识别模型；所述基于第一损失值，生成第二损失值，包括：对所述第一损失值进行变换，生成所述第二损失值；所述基于第一损失值，生成第二损失值，包括：根据所述第一损失值，确定缩放系数；将所述第一损失值与所述缩放系数的乘积，确定为第二损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京字跳网络技术有限公司 字符识别模型的训练方法、装置和电子设备
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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