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申请/专利权人：美的集团(上海)有限公司;美的集团股份有限公司
摘要：一种多分支卷积结构、神经网络模型及其确定方法、确定装置，在所述卷积结构的多个分支的第一卷积单元前中增加不同的第二卷积单元，在训练时只对其中的第一卷积单元进行训练，训练后将第二卷积单元去除，基于第一卷积单元将所述卷积结构合并成单个卷积单元，在神经网络模型中可以有多个这样的卷积结构，本公开实施例可以提升分支之间学习到的特征多样性，同时保持分支表达能力。
主权项：1.一种神经网络模型确定方法，包括：获取训练阶段使用的第一神经网络模型，所述第一神经网络模型中包括多分支的卷积结构，所述卷积结构的多个分支均包括相互连接的第一卷积单元和第二卷积单元；基于采集到的训练图像样本集对所述第一神经网络模型进行训练的过程中，对所述第一卷积单元的参数进行更新，所述第二卷积单元的参数保持不变；其中，所述训练图像样本集包括用于图像分类或目标检测的样本，不同分支中的第二卷积单元的至少部分参数不同，以提升分支之间从训练图像样本学习到的特征的多样性；训练后，基于所述卷积结构中的第一卷积单元将所述卷积结构合并成单个卷积单元，得到测试阶段使用的第二神经网络模型，其中，所述第二神经网络基于测试图像样本集进行测试，所述测试图像样本集包括用于图像分类或目标检测的样本集；对所述第二神经网络模型进行测试，测试通过后，将所述第二神经网络确定为部署阶段使用的神经网络模型；其中，所述卷积结构合并成的单个卷积单元包括一个卷积算子，或者包括一个卷积算子和一个BN算子；其中，所述第一神经网络模型包括多个卷积结构，其中部分或全部卷积结构采用所述多分支的卷积结构；所述多分支的卷积结构是在训练阶段由单个卷积单元拓展得到；其中，所述多个分支中的第二卷积单元的输入为所述卷积结构的输入，所述多个分支中的第一卷积单元的输出相加后，得到所述卷积结构的输出。
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权利要求：
百度查询： 美的集团(上海)有限公司 美的集团股份有限公司 多分支卷积结构、神经网络模型及其确定方法、确定装置
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