[发明专利]深度学习神经网络进化方法、装置、介质和计算机设备有效
| 申请号： | 201711135887.5 | 申请日： | 2017-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN108009636B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 石佩 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习神经网络进化方法、装置、介质和计算机设备。该方法包括：将输入数据输入调取的已训练的深度学习神经网络得到输出数据，记录使用时间及获取对应的真实结果数据；按照预设的抽查规则选取使用过程中的输入数据、输出数据、使用时间和真实结果数据；将选取的输入数据及对应的输出数据、真实结果数据和使用时间组成数据组；计算数据组中输出数据与真实结果数据的差异值，统计预设时间段内所有数据组中差异值大于预设阈值的差异组的组数；若组数大于或等于存储的组数阈值，根据差异组的输入数据和真实结果数据对已训练的深度学习神经网络进行训练得到进化后的深度学习神经网络。如此可纠正深度学习神经网络的偏差，提高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 神经网络 进化 方法 装置 介质 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习神经网络进化方法，其特征在于，包括：调取已训练的深度学习神经网络，将输入数据输入已训练的深度学习神经网络进行深度学习，得到输出数据并记录使用时间及获取对应所述输入数据的真实结果数据；按照预设的抽查规则选取已训练的深度学习神经网络使用过程中的输入数据、输出数据、使用时间和真实结果数据；将选取的输入数据及对应的输出数据、对应的真实结果数据和对应的使用时间组成一个数据组；计算每个数据组中输出数据与同组内对应的真实结果数据的差异值，以所述使用时间属于预设时间段内的所有数据组中、对应差异值大于预设阈值的数据组为差异组，统计所述差异组的组数；若所述组数大于或等于存储的组数阈值，则将每一个差异组中的输入数据和真实结果数据分别作为输入和预期输出对已训练的深度学习神经网络进行训练，得到进化后的深度学习神经网络。
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