【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种识别方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型被广泛应用于信息识别中，比如用于对图像进行识别，对语音进行识别等等。但目前所采用的识别模型的输出层通常是采用独立性假设的softmax函数进行分类计算的，这种独立性假设方法对于类别重叠的问题存在难以正确区分的缺陷，通常在一些离散的问题里，独立性假设可以成立，比如定义硬币的正反面，骰子的六面等，但是对于存在相似性的问题里，独立性假设无法正确区分，比如对于发音的前后鼻音en和eng，所以采用独立性假设的方法对相似性的问题进行处理，会导致识别结果出现偏差，降低识别准确率。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种识别方法及装置，基于本申请提供的技术方案能提高对待识别信息的识别准确率。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
3、根据本申请实施例的第一方面，提供了一种识别方法，所述方法包括：获取待识别信息；利用已训...
【技术保护点】
1.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对预先构建的第一识别模型进行训练之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型还包括与所述第一输出层并行的第二输出层，所述第二输出层包括多分类器，所述多分类器用于输出样本信息属于所述多种类别中每种类别的后验概率，对预先构建的第一识别模型进行训练，得到所述目标识别模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对预先构建的第一识别模型进行训练之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型还包括与所述第一输出层并行的第二输出层，所述第二输出层包括多分类器，所述多分类器用于输出样本信息属于所述多种类别中每种类别的后验概率，对预先构建的第一识别模型进行训练，得到所述目标识别模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛思皓，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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