CN114266897B 痘痘类别的预测方法、装置、电子设备及存储介质 （深圳数联天下智能科技有限公司）

道高新区社区高新南七道20号深圳国US2022344049A1,2022包括多种类别的痘痘的图像的数据集对多个教2通过多个所述教师模型对预设的学生模型进行知识蒸馏，以训练所述学生模根据所述训练后的学生模型，对包含痘痘的目标图像进行标图像的痘痘类别；根据训练后的多个教师模型，对所述图像数据集中的图像进行特在每次迭代中，确定与所述第一特征图的大小相同的第二教师模型训练单元，用于基于所述图像数据集，对预3痘痘类别预测单元，用于根据所述训练后的学生模型，对包含痘存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存的一个或多个计算机程序，所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，456[0045]在对本申请进行详细说明之前，对本申请实施例中涉及本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如出层的神经网络,一般来说第一层是输入层,最后一层是输出层,中间7中的每一层的工作可以理解为通过五种对输入空间(输入向量的集合)[0050]池化层(pooling)是模仿人的视觉系统可以对数据进行降维或用更高层次的特征[0052](2)损失函数，指的是是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以输出尽可能的接近真正想要预测的值,可以通过比较当前网络的预测值和真正想要的目标通常会有初始化的过程,即为神经网络中的各层预先配置参数),比如,如果网络的预测值(lossfunction)或目标函数(objectivefunction),它们是用于衡量预测值和目标值的么神经网络的训练就变成了尽可能缩小这个8种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，其通过将已经训练好的模型包含的知识(Knowledge)，蒸馏(Distill)提取到另一个模型里面去。通过引入与教师网络(teacher以诱导学生网络(studentnetwork：精简、低复杂度)的训练，实现知识迁移(knowledgetransfer)，即先训练另外一个更复杂(一般为多个网络的集成)的教师网络(Teacher[0058]电子设备101以及服务器102可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连[0060]电子设备101可以将该目标图像均发送给服务器102，并接收服务器102返回的目标图像的痘痘类别预测值，进而将该目标图像及其痘痘类别预测值展示在可视化界面上，电子设备101来举例说明。本领域技术人员可以知晓，上述电子设备的数量可以更多或更[0063]服务器102以及电子设备101可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连9[0,1,0,0,0,0]表示痘痘类别为[0074]具体的，预设多个教师模型，其中，教师模型包括多20*32,10*10*64,5*5*128大小(Teacher_A)-教师模型N(Teacher_N)分别输入同一副痘痘图像，向学生模型(Student)输[0096]可以理解的是，本申请实施例中的学生模型的模型结构可以为任意一种网络模[0100]请再参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种学生模型的迭代训练的流程示意输出的组合作为监督来指导学生模型的训练，能够保证模型大小和预测的速度的前提下，由各类逻辑器件搭建而成，诸如由通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray动个人计算机(ultra-mobilepersonalcomputer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(NetworkAttachedStorage，NAS)、个人计算机(personalcomputer，PC)、电视机[0138]本申请实施例提供的痘痘类别的预测装置能够实现图2实现的各个过程，为避免[0143]如图6所示，该电子设备60包括通信连接的至少一个处理器601和存储器602(图6[0146]处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific场可编程逻辑门阵列(field-programmablegatearray，FPGA)，通用阵列逻辑(generic器602也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，NVM)，例如只读存储器(read-[0150]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如机可读存储介质可以是只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random[0152]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬ROM)或随机存储记忆体(RandomAccess