一种用于模式识别的深度学习网络训练方法及系统

本发明提供一种用于模式识别的深度学习网络训练方法及系统，涉及深度学习领域；方法包括数据准备阶段、模型初始化阶段、前向传播阶段、损失计算阶段、反向传播阶段、模型评估阶段和结果分析阶段，损失计算阶段通过计算类内分类损失、最小化训练样本与类均值之间类内损失和最近对手类类间损失、最大化样本与最近对手类间损失，优化类内距离和类间距离；本方案解决现有深度神经网络特征提取时缺乏获取判别特征的能力，显著提升用于模式识别的深度卷积神经网络模型的判别特征提取能力。