技术总结
本申请公开了卷积神经网络训练方法和系统、对象分类方法和分类器。卷积神经网络训练方法包括：将训练样品集中的包含训练样品数目大于预定值的类别划分成多个子类别，其中所划分出的每个子类别所包含的训练样品数目小于或等于预定值；以及根据划分出的子类别以及训练样品集中未经划分的类别训练卷积神经网络。根据本申请，训练过程对训练样品集的非均衡性的耐受性增强，相应地，CNN的训练质量以及使用CNN进行对象分类的准确性得以提高。
技术研发人员：汤晓鸥;黄琛;李亦宁;吕健勤
受保护的技术使用者：北京市商汤科技开发有限公司
文档号码：201610430106
技术研发日：2016.06.16
技术公布日：2016.11.16