技术总结
本发明实施例公开了一种卷积神经网络模型的训练方法及其设备，用于通过对预置的卷积神经网络模型的训练得到更新的卷积神经网络模型。本发明实施例方法包括：获取人脸图像；使用预置的卷积神经网络模型对所述人脸图像进行图像训练，得到属性判断结果，所述属性判断结果包括多个属性以及所述多个属性中的每一个属性所对应的概率；通过交叉熵函数和所述人脸图像的真实属性对所述属性判断结果进行评价，得到评价结果；根据所述评价结果更新所述卷积神经网络模型中各个参数的权重，得到更新后的卷积神经网络模型。
技术研发人员：陈书楷;杨奇
受保护的技术使用者：厦门中控生物识别信息技术有限公司
文档号码：201710021101
技术研发日：2017.01.11
技术公布日：2017.05.31