[发明专利]人工智能训练参数迭代方法

权利要求书

1.一种人工智能训练参数迭代方法，包含：

设定步骤，提供训练集，并设定至少两个训练参数的数值范围；

初始化步骤，由该训练参数的数值范围，随机选取至少三个初始设定值，并依据该训练集计算出各该初始设定值的准确率，该至少三个初始设定值中该准确率最高的初始设定值为第一核心值，并以该第一核心值的参数坐标值为物理中心设定出第一参数范围；

参数优化步骤，在该第一参数范围中，选取至少三个第一迭代值，并依据该训练集计算各该第一迭代值的该准确率，比较该至少三个第一迭代值的该准确率，以准确率最高的第一迭代值为第二核心值，并依据该第二核心值的参数坐标值为物理中心设定出第二参数范围；以及

判断步骤，判断该第二核心值的该准确率是否高于0.9，若高于0.9则停止，以该第二核心值为训练参数标准值，若未高于0.9，则以该第二核心值及该第二参数范围，取代该第一核心值及该第一参数范围，重复该参数优化步骤，直到测试核心值的准确率高于0.9，以该测试核心值的参数坐标为该训练参数标准值。

2.如权利要求1所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该至少两个参数包含批次学习数量及学习率，该批次学习数量的范围是0.5至1.5，该学习率的范围是0.5至1.5，该第一参数范围是在该批次学习数量及该学习率分别为横轴、纵轴的坐标系统上，以该第一核心值为圆心的圆形。

3.如权利要求2所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该批次学习数量的范围是0.7至1.3，该学习率的范围是0.7至1.3。

4.如权利要求3所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该初始化步骤中，由两个图形处理器分别进行该初始设定值的该批次学习数量与该学习率的选取及该准确率的计算。

5.如权利要求2所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该至少两个参数还包含动量，该动量的范围为0至1，其中该第一参数范围是在该批次学习数量、该学习率及该动量分别为x轴、y轴、z轴的坐标系统上以该第一核心值为球心的球体。

6.如权利要求5所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该动量的范围是0.3至0.8。

7.如权利要求5所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该至少两个参数还包含正规化，该正规化的范围为0.00001至0.001，其中该第一参数范围是在该批次学习数量、该学习率、该动量、该正规化分别为x轴、y轴、z轴、w轴的坐标系统上以该第一核心值为物理中心的物理量范围。

8.如权利要求7所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该正规化的范围是0.0001至0.0005。

9.如权利要求7所述的人工智能训练参数迭代方法，其中该初始化步骤中，该批次学习数量、该学习率、该动量、该正规化中的任两者，由第一图形处理器进行选取、而该批次学习数量、该学习率、该动量、该正规化中的另两者由第二图形处理器进行选取，并由第三个图形处理器进行该准确率的计算。

10.如权利要求1所述的人工智能训练参数迭代方法，还包含检验步骤，提供测试集，并以该判断步骤中准确率高于0.9的该第二核心值或该测试核心值依据该测试集计算该准确率，若依据该测试集计算出该准确率低于0.9，则重新进行该初始化步骤。