[發明專利]神經網絡計算方法和系統及相應的雙神經網絡實現

有效

• 申請號: 201810550516.1
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN110555340B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 劉一楠
• 申請（專利權）人: 賽靈思電子科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京展翼知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11452
• 代理人: 張陽

1.一種神經網絡計算方法，包括：

獲取神經網絡計算的輸入，所述輸入包括兩個或以上類別的特征；

基于第一類別神經網絡提取所述輸入針對第一類別的第一特征；

基于第二類別神經網絡提取所述輸入針對第二類別的第二特征；

基于第二類別參考神經網絡提取所述輸入針對所述第二類別的第二參考特征，其中，所述第二參考特征是不包含第一類別特征信息的第二特征；

將所述第二參考特征與所述第一特征相疊加以去除所述第一特征中第二特征的影響；以及

基于疊加了所述第二參考特征的所述第一特征完成針對所述第一特征的神經網絡分類計算，

其中，所述第二類別參考神經網絡是所述第二類別神經網絡的旁支神經網絡，并且所述第二類別神經網絡的旁支神經網絡的權重和偏置是基于針對第一和第二特征進行對抗的目標函數訓練得到的，

其中，所述輸入是圖像，所述第一類別神經網絡是人臉識別神經網絡，所述第一特征是人臉特征，所述第二類別神經網絡是人臉屬性識別神經網絡，并且所述第二特征是人臉屬性特征。

2.如權利要求1所述的方法，還包括：

基于第一類別參考神經網絡提取所述輸入針對所述第一類別的第一參考特征；

將所述第一參考特征與所述第二特征相疊加以去除所述第二特征中第一特征的影響；以及

基于疊加了所述第一參考特征的所述第二特征完成針對所述第二特征的神經網絡分類計算。

3.如權利要求2所述的方法，其中，

所述第一參考特征是不包含第二類別特征信息的第一特征。

4.如權利要求3所述的方法，其中，所述第一類別參考神經網絡是所述第一類別神經網絡的旁支神經網絡。

5.如權利要求4所述的方法，其中，所述第一類別神經網絡的旁支神經網絡的權重和偏置是基于針對第一和第二特征進行對抗的目標函數訓練得到的。

6.如權利要求5所述的方法，其中，所述對抗的目標函數通過插入梯度反向層實現。

7.如權利要求1所述的方法，其中，所述第二類別包括兩個或兩個以上類別中去除所述第一類別的其他多個類別。

8.如權利要求7所述的方法，其中，基于第二類別參考神經網絡提取所述輸入針對所述第二類別的第二參考特征包括：

基于多個第二類別參考神經網絡提取多個第二參考特征；并且

將所述第二參考特征與所述第一特征相疊加以去除所述第一特征中第二特征的影響包括：

分別將多個第二參考特征與所述第一特征相疊加以去除所述第一特征中每個第二特征的影響。

9.如權利要求7所述的方法，其中，基于第二類別參考神經網絡提取所述輸入針對所述第二類別的第二參考特征包括：

基于融合了所述其他多個類別的單個第二類別參考神經網絡提取融合了所述其他多個類別特征的第二參考特征。

10.如權利要求1所述的方法，其中，基于疊加了所述第二參考特征的所述第一特征完成針對所述第一特征的神經網絡計算包括：

將疊加了所述第二參考特征的所述第一特征送入所述第一類別神經網絡的分類器以獲取分類結果。