本申请涉及数据中心领域中的智能散热效果检测，其具体地公开了一种用于数据中心的智能散热效果检测的神经网络的训练方法，其基于深度学习的计算机视觉检测方案来捕捉散热风扇在转动过程当中的视觉特征，从而检测散热风扇的转动性能。具体地，在训练过程中，采用类似于对抗生成模型的迁移学习的思路，将散热风扇在高速转动过程当中的多个图像在高维特征空间中的旋转弱变换通过迁移学习的方式耦合到高维图像空间中，从而转换为高维特征的强变换，以使得用于散热性能的检测的神经网络能够充分学习各个旋转特征图之间的旋转特性，进而增强模型检测的准确性。
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“用于数据中心的智能散热效果检测的神经网络的训练方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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