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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种公式识别模型的训练方法、装置和用于模型训练的装置。所述方法包括：获取公式识别样本以及所述公式识别样本对应的目标标签；基于所述公式识别样本，对公式识别模型和超分辨率模型进行迭代联合训练；在每轮训练中，根据所述公式识别模型的输出结果、所述超分辨率模型的输出结果、以及所述目标标签，计算联合损失值，并根据所述联合损失值调整所述公式识别模型和或所述超分辨率模型的模型参数；当所述联合损失值满足收敛条件时，得到训练完成的公式识别模型和超分辨率模型。本发明实施例可以提高公式识别模型针对模糊图像的识别精度，提升公式识别模型的鲁棒性和准确度。
主权项：1.一种公式识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取公式识别样本以及所述公式识别样本对应的目标标签，所述目标标签包括文本标签和图像标签；基于所述公式识别样本，对公式识别模型和超分辨率模型进行迭代联合训练；在每轮训练中，将所述公式识别样本输入至所述公式识别模型的矫正模块进行矫正处理，得到所述公式识别样本对应的矫正结果；将所述矫正结果输入至所述公式识别模型的编解码模块进行公式识别处理，得到所述公式识别样本对应的公式识别结果；将所述矫正结果输入至所述超分辨率模型进行特征重构处理，得到所述公式识别样本对应的图像处理结果；根据所述公式识别样本的公式识别结果和所述文本标签，计算所述公式识别模型的第一损失值；根据所述公式识别样本的图像处理结果和所述图像标签，计算所述超分辨率模型的第二损失值；将所述第一损失值和所述第二损失值进行加权求和，得到联合损失值，并根据所述联合损失值调整所述公式识别模型和或所述超分辨率模型的模型参数；其中，所述公式识别模型包括矫正模块和编解码模块，且所述编解码模块与所述超分辨率模型并联；当所述联合损失值满足收敛条件时，得到训练完成的公式识别模型和超分辨率模型。
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百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 公式识别模型的训练方法、装置和用于模型训练的装置
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