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公开(公告)号：CN120032152A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202311560810.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种用于计算机视觉分类任务的神经网络参数隔离持续学习方法。该方法包括：随机特征提取器模块，神经元掩膜模块，随机分类器模块。随机特征提取器模块使用随机初始化的骨干神经网络提取图片的特征；神经元掩膜模块对每一层神经网络的神经元使用掩膜处理，通过这种方式保留骨干网络各层提取到的有用信息，舍弃无用信息；随机分类器模块根据随机特征提取器模块的结果对输入图片进行分类；本发明的有益效果是：减轻神经网络在计算机视觉多任务场景下的遗忘程度，减小神经网络参数掩膜占用的空间，最大限度地复用神经网络骨干网络。
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