[发明专利]一种深层模型处理方法及装置有效
| 申请号： | 201510408806.9 | 申请日： | 2015-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN104965812B | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 邹永强;金涬;李毅;郭志懋;薛伟;肖磊 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种深层模型处理方法及装置，获取针对目标事件所构建并训练的浅层模型，并利用所述浅层模型的输入特征及输入权重值，构建深层模型的输入层，进一步确定深层模型的隐层个数及各隐层的节点个数，对深层模型中各层节点的输入权重值进行初始化，以使所述深层模型的输出层所输出的结果与浅层模型的输出结果相同或者接近。本申请利用浅层模型结构来构建深层模型的输入层，并通过对深层模型各层节点的输入权重值进行初始化，使深层模型输出结果与浅层模型输出结果相同或者相近，从而借鉴了浅层模型基于训练数据所学到的先验知识，使得初始化后的初步深层模型的质量与已训练完毕的浅层模型的质量相同或者相近。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深层 模型 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种深层模型处理方法，其特征在于，包括：获取针对目标事件所构建并训练的浅层模型，所述目标事件为待进行结果预测的事件，所述浅层模型为浅层机器学习模型；利用所述浅层模型的输入特征及输入权重值，构建深层模型的输入层，所述深层模型为深层机器学习模型；确定所述深层模型的隐层个数及各隐层的节点个数；对所述深层模型中各层节点的输入权重值进行初始化，以使所述深层模型的输出层所输出的结果与所述浅层模型的输出结果相同或者接近。
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