一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练方法及系统

摘要

本发明公开了一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练方法，包括步骤：A.确定样本集；B.训练迭代；C.每一个迭代训练结束后得到当前迭代的累加损失值，记为当前迭代损失值，与历史迭代损失值的最小值比较；D.C步骤循环迭代直到达到收敛条件，即得能自动对原图进行图像增强的最优神经网络。本发明还公开了一种像素增强的神经网络的改进难例挖掘训练系统。本发明针对千万像素级别的图像进行图像增强神经网络的训练，图像输入不受限制，解决了大尺寸数据集的数据不均衡问题，训练方法准确。