[发明专利]一种神经网络模型的更新方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201711021365.2 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN107704915A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 何金来;雷宇 | 申请（专利权）人： | 北京智能管家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 101500 北京市密云区经济开发*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型的更新方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取神经网络模型中输入层的输入向量相对于所述输入层的原始向量的归一化参数以及所述输入层的输出向量相对于所述输入向量的调节参数；根据所述归一化参数和所述调节参数，得到所述输出向量相对于所述原始向量的转换系数；根据所述转换系数更新所述神经网络模型，更新后的神经网络模型的输入层的调节参数为所述转换系数。本发明提供的方法可实现在使用更新后的神经网络模型对原始向量进行处理时，无需将原始向量进行归一化处理，从而简化数据处理过程，提高数据处理速度，同时仍可实现归一化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 更新 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种神经网络模型的更新方法，其特征在于，包括：获取神经网络模型中输入层的输入向量相对于所述输入层的原始向量的归一化参数以及所述输入层的输出向量相对于所述输入向量的调节参数，所述输入向量由所述原始向量经过归一化转换得到，所述输出向量通过所述输入向量通过所述输入层调节得到；根据所述归一化参数和所述调节参数，得到所述输出向量相对于所述原始向量的转换系数；根据所述转换系数更新所述神经网络模型，更新后的神经网络模型的输入层的调节参数为所述转换系数。
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