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公开(公告)号:CN110263920B
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN201910542703.X
申请日:2019-06-21
申请人: 北京石油化工学院
摘要: 本发明涉及一种卷积神经网络模型及其训练方法和装置、巡检方法和装置,卷积神经网络模型的训练方法,包括:对获取的训练数据集进行卷积处理,得到所述训练数据集对应的特征映射数据;基于预设的边缘卷积规则,提取所述特征映射数据的有效特征数据;将所述有效特征数据输入待训练卷积神经网络模型,进行特征训练,实现了对无用特征数据进行过滤,从而利用有效特征数据对待训练卷积神经网络模型进行训练,使得训练过程能够快速收敛,得到训练后的卷积神经网络模型。采用本发明的技术方案,能够提高卷积神经网络模型的训练速度。
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公开(公告)号:CN110263920A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910542703.X
申请日:2019-06-21
申请人: 北京石油化工学院
摘要: 本发明涉及一种卷积神经网络模型及其训练方法和装置、巡检方法和装置,卷积神经网络模型的训练方法,包括:对获取的训练数据集进行卷积处理,得到所述训练数据集对应的特征映射数据;基于预设的边缘卷积规则,提取所述特征映射数据的有效特征数据;将所述有效特征数据输入待训练卷积神经网络模型,进行特征训练,实现了对无用特征数据进行过滤,从而利用有效特征数据对待训练卷积神经网络模型进行训练,使得训练过程能够快速收敛,得到训练后的卷积神经网络模型。采用本发明的技术方案,能够提高卷积神经网络模型的训练速度。
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