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申请/专利权人：杭州锐见智行科技有限公司
摘要：本申请提供了一种人脸识别模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中，基于初始网络模型的原始计算量和目标计算量对初始网络模型进行层数剪裁得到若干目标计算量模型，根据初始网络模型与各目标计算量模型之间的损失函数值对各目标计算量模型进行优化得到若干侯选网络模型；利用不同维度的人脸图像测试集对各侯选网络模型进行指标性能测试，根据指标性能测试结果确定出优选网络模型；根据初始网络模型、各中间计算量模型和优选网络模型的损失函数值对优选网络模型进行优化得到目标网络模型；对目标网络模型进行重参数合并得到人脸识别模型。采用上述方法，以通过减少模型体积提高模型部署与应用的便捷度和灵活度，便于模型的应用。
主权项：1.一种人脸识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始网络模型，其中，所述初始网络模型为结构重参数化模型；基于所述初始网络模型的原始计算量和目标计算量对所述初始网络模型进行层数剪裁得到若干目标计算量模型，并根据所述初始网络模型与各目标计算量模型之间的损失函数值对各目标计算量模型进行优化得到若干侯选网络模型；利用不同维度的人脸图像测试集对各侯选网络模型进行指标性能测试，根据指标性能测试结果确定出优选网络模型；获取若干中间计算量模型，根据所述初始网络模型、各中间计算量模型和所述优选网络模型之间的损失函数值对所述优选网络模型进行优化得到目标网络模型，其中，所述中间计算量模型为在对所述初始网络模型进行层数剪裁过程中得到的模型；对所述目标网络模型进行重参数合并得到人脸识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州锐见智行科技有限公司 一种人脸识别模型训练方法、装置、设备及存储介质
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