基于对比深度监督的卷积神经网络模型训练方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510780583.2

申请日：

2025-06-12

公开(公告)号：

CN120706493A

公开(公告)日：

2025-09-26

发明(设计)人：

陈洪波朱萍盛华栋张水锋

申请人：

浙江方圆检测集团股份有限公司

申请人地址：

310018 浙江省杭州市经济技术开发区下沙路300号

IPC主分类号：

G06N3/0895

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/084 G06N3/045 G06V10/82

代理机构：

杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213

代理人：

程苾

法律状态：

公开

国省代码：

安徽省宣城市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-09-26	公开	公开
2025-10-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/0895申请日:20250612

共 50 条

[1]

基于深度学习的深度卷积神经网络训练方法 [P].

H·高 ;

K-H·法尔 ;

L·孙达拉姆 ;

J·F·麦克雷 .

中国专利 :CN110832596A ,2020-02-21

[2]

卷积神经网络训练方法、装置以及设备 [P].

崔东林 .

中国专利 :CN116524271B ,2025-08-01

[3]

基于训练特征融合的深度监督卷积神经网络行为识别方法 [P].

李侃 ;

李杨 ;

王欣欣 .

中国专利 :CN109446923A ,2019-03-08

[4]

无监督卷积神经网络模型的训练方法及其聚类方法、装置 [P].

郭翔宇 ;

白勇 ;

刘可茵 ;

罗秋红 ;

金鑫 .

中国专利 :CN120752681A ,2025-10-03

[5]

一种卷积神经网络模型的训练方法 [P].

王曦 .

中国专利 :CN107909145A ,2018-04-13

[6]

卷积神经网络模型的训练方法及装置 [P].

万韶华 .

中国专利 :CN107194464B ,2017-09-22

[7]

卷积神经网络模型的训练方法及装置 [P].

白翔 ;

黄飞跃 ;

郭晓威 ;

姚聪 ;

石葆光 .

中国专利 :CN106156807B ,2016-11-23

[8]

基于卷积神经网络的跨领域情感分析的模型训练方法 [P].

孟佳娜 ;

于玉海 .

中国专利 :CN109753566A ,2019-05-14

[9]

基于卷积神经网络的钢筋模型训练方法及装置 [P].

刘黎志 ;

李姚舜 ;

邓开巍 ;

刘杰 .

中国专利 :CN113344877A ,2021-09-03

[10]

基于广播加的神经网络模型训练方法、神经网络模型 [P].

李戈 ;

董益宏 ;

刘洋 .

中国专利 :CN120338012A ,2025-07-18

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