[发明专利]用于深度卷积网络的超参数选择有效
| 申请号： | 201580074740.2 | 申请日： | 2015-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN107209873B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | S·S·塔拉迪;D·J·朱利安 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 周敏;陈炜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 通过选择数个网络架构作为数据库的一部分来选择用于训练深度卷积网络的超参数。这些网络架构中的每一者包括一个或多个局部逻辑回归层并且被训练成生成被存储在数据库中的对应验证误差。用于标识良好网络架构集合和不良网络架构集合的阈值误差可以基于数据库中的验证误差来估计。该方法还包括基于作为良好网络架构集合的函数的度量来选取对应于下一网络架构的下一潜在超参数。该方法进一步包括从各下一网络架构中选择具有最低验证误差的网络架构。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 卷积 网络 参数 选择 | ||
【主权项】：
一种选择用于训练深度卷积网络的超参数的方法，包括：选择数个网络架构作为数据库的一部分，所述网络架构中的每一者包括至少一个局部逻辑回归层；训练所述网络架构中的每一者以生成被存储在所述数据库中的对应验证误差；至少部分地基于所述数据库中的验证误差来估计用于标识良好网络架构集合和不良网络架构集合的阈值误差；至少部分地基于作为所述良好网络架构集合的函数的度量来选取对应于下一网络架构的下一潜在超参数；以及从多个下一网络架构中选择具有最低验证误差的网络架构。
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