公开(公告)号：CN119692410A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202311248206.1

申请日：2023-09-25

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 万凯 ,  宋怡 ,  廖振宇 ,  张渊 ,  谢迪 ,  浦世亮 ,  邱才明

IPC: G06N3/08 ,  G06F21/62

Abstract: 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及终端设备。该方法包括：确定初始模型，所述初始模型中包括多个神经元，所述初始模型用于对输入数据进行处理得到标签数据；获取多个输入数据；确定各神经元的安全阈值和激活函数参数；根据所述多个输入数据、以及所述各神经元的安全阈值和激活函数参数，确定各神经元的权重值，以得到目标模型；所述目标模型用于对所述输入数据进行处理得到输出数据，所述输出数据为对所述标签数据进行脱敏处理后的数据。提高了模型训练的安全性。

公开(公告)号：CN118278485A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202211734115.4

申请日：2022-12-30

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 杜咏琦 ,  顾灵玉 ,  廖振宇 ,  张渊 ,  谢迪 ,  浦世亮

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/06 ,  G06N3/04 ,  G06T1/20

Abstract: 本发明实施例提供了一种神经网络模型压缩、图像处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：基于表征待压缩模型中各网络层内神经元的输入图像数据和输出图像数据间映射关系的激活函数，获得各网络层对应的NTK特征谱的第一表征信息；获得各网络层中神经元按照对应的分段多值化映射关系进行数据转换时对应的NTK特征谱的第二表征信息；确定使得各网络层对应的第二表征信息与第一表征信息相同时各网络层对应的分段多值化映射关系的参数值；按照确定参数值后的映射关系更新各网络层对应的激活函数，得到用于进行图像处理的压缩后模型。应用本发明实施例提供的神经网络模型压缩方法，能够实现对应用于图像处理的神经网络模型进行压缩。