TRAINING METHOD AND APPARATUS FOR NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION

• Main Authors: NAOI SATOSHI, SON SHUN, CHEN LI, FAN WEI, WANG SONG
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 09.03.2017
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a training method and apparatus for a neural network for image recognition.SOLUTION: The method includes: representing a sample image as a point set in a high-dimensional space, a size of the high-dimensional space being a size of space domain of the sample image multiplied by a size of intensity domain of the sample image; generating a first random pertubation matrix having a same size as the size of the high-dimensional space; smoothing the first random pertubation matrix; perturbing the point set in the high-dimensional space using the smoothed first random pertubation matrix to obtain a perturbed point set; and training the neural network using the perturbed point set as a new sample.SELECTED DRAWING: Figure 2 【課題】本発明は画像認識に用いられるニューラルネットワークの訓練方法及び訓練装置を提供する。【解決手段】該方法は、サンプル画像を高次元空間における点の集合として表現するステップであって、高次元空間の大きさはサンプル画像の空間領域の大きさとサンプル画像の強度領域の大きさとの積である、ステップと、高次元空間の大きさと同じ大きさの第１ランダム摂動行列を生成するステップと、第１ランダム摂動行列を平滑化するステップと、平滑化後の第１ランダム摂動行列を用いて高次元空間における点の集合を摂動させて、摂動後の点の集合を取得するステップと、摂動後の点の集合を新しいサンプルとしてニューラルネットワークを訓練するステップとを含む。【選択図】図２