Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines tiefen neuronalen Netzes (30) zur Objekterkennung im Umfeld eines Kraftfahrzeuges (1). Ein tiefes neuronales Netz (30) wird mit einer Anzahl von Trainingszyklen (101) trainiert, wobei mit jedem Trainingszyklus (101) eine Anzahl aufeinanderfolgender Trainingsiterationsschritte und ein inkludierter darauffolgender Validierungsschritt durchlaufen wird. Auf Basis von Trainingsdatensätzen und durch Minimieren einer Kostenfunktion wird in den Trainingsiterationsschritten eine Anzahl Gewichtungsparameter inklusive einer Anzahl von Prototypen (p) des tiefen neuronalen Netzes (30) angepasst. In jedem Validierungsschritt wird eine Anzahl vorbestimmter Validierungsdatensätze vorgegeben, für die das tiefe neuronale Netz (30) einen latenten Repräsentationsdatensatz (Z) erzeugt. Zu annotierten Daten jedes Validierungsdatensatzes werden relevante latente Repräsentationen (zk,l) ausgewählt und gespeichert. Nach einem Trainingszyklus (101) wird jeweils ein Abstand (ak,l) zwischen den zu einem jeweiligen Validierungsdatensatz gespeicherten relevanten latenten Repräsentationen (zk,l) des aktuellen Validierungsschritts und eines vorhergehenden Validierungsschritts ermittelt. Aus den ermittelten Abständen wird ein Abstandsmittelwert (a̅) gebildet. Ein Training des tiefen neuronalen Netz (30) wird beendet, sobald der gebildete Abstandsmittelwert (a̅) einen Stabilitätsschwellwert (S3) erreicht.

    The present disclosure relates to a method for training a deep neural network (30) for object recognition in the surroundings of a motor vehicle (1). A deep neural network (30) is trained using a number of training cycles (101), wherein a number of consecutive training iteration steps and a subsequent validation step are performed with each training cycle (101). On the basis of training data sets and by minimising a cost function, a number of weighting parameters including a number of prototypes (p) of the deep neural network (30) are adjusted in the training iteration steps. A number of predefined validation data sets are specified in each validation step for which the deep neural network (30) generates a latent representative data set (Z). Relevant latent representations (zk, l) are selected and stored as annotated data for each validation data set. After a training cycle (101), a distance (ak, l) is determined between the relevant latent representations (zk, l) of the current validation step and of a previous validation step which are saved to a validation data set. A mean distance value (a̅) is calculated from the determined distances. Training of the deep neural network (30) is terminated as soon as the calculated mean distance value (a̅) reaches a stability threshold (S3).

    La présente divulgation concerne un procédé de formation d'un réseau neuronal profond (30) pour la reconnaissance d'objets dans l'environnement d'un véhicule automobile (1). Un réseau neuronal profond (30) est formé à l'aide d'un certain nombre de cycles de formations (101), un certain nombre d'étapes d'itération de formation consécutives et une étape de validation ultérieure étant effectuées avec chaque cycle de formation (101). Sur la base d'ensembles de données de formation et en minimisant une fonction de coût, un certain nombre de paramètres de pondération comprenant un nombre de prototypes (p) du réseau neuronal profond (30) sont ajustés dans les étapes d'itération de formation. Un certain nombre d'ensembles de données de validation prédéfinis sont spécifiés dans chaque étape de validation pour laquelle le réseau neuronal profond (30) génère un ensemble de données représentatives latentes (Z). Des représentations latentes pertinentes (zk, l) sont sélectionnées et stockées en tant que données annotées pour chaque ensemble de données de validation. Après un cycle de formation (101), une distance (ak, l) est déterminée entre les représentations latentes pertinentes (zk, l) de l'étape de validation actuelle et d'une étape de validation précédente qui sont sauvegardées dans un ensemble de données de validation. Une valeur de distance moyenne (a̅) est calculée à partir des distances déterminées. La formation du réseau neuronal profond (30) se termine dès que la valeur de distance moyenne (a̅) calculée atteint un seuil de stabilité (S3).


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    Title :

    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES TIEFEN NEURONALEN NETZES


    Additional title:

    METHOD FOR TRAINING A DEEP NEURAL NETWORK
    PROCÉDÉ DE FORMATION D'UN RÉSEAU NEURONAL PROFOND


    Contributors:

    Publication date :

    2023-01-19


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES TIEFEN NEURONALEN NETZES

    BONARENS FRANK / FEIFEL PATRICK | European Patent Office | 2024

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    Verfahren zum Trainieren eines neuronalen Netzes

    LUTTER MAIK / CZICH MARA | European Patent Office | 2022

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    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES

    HASBERG CARSTEN / NASEER TAYYAB / SARANRITTICHAI PIYAPAT | European Patent Office | 2021

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    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES EINES FAHRERMODELLS

    LAUBIS KEVIN / WU QIANLIN | European Patent Office | 2023

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    KEVIN LAUBIS DR / QIANLIN WU | European Patent Office | 2024

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