[发明专利]一种智能优化的SGD训练方法及系统在审
| 申请号： | 201810045726.5 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108334947A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 雷学;刘小东 | 申请（专利权）人： | 上海爱优威软件开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（上*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种智能优化的SGD训练方法及系统，涉及智能终端技术领域。所述方法包括：构建SGD模型，获取训练子集；确定目标函数和损失函数；训练模型结构；判断损失函数值是否小于判定值；若是，确定模型结构；若否，判断训练次数是否达到预设次数；若达到预设次数，确定模型结构；若未达到预设次数，返回训练模型结构。本申请的智能优化的SGD训练方法及系统，构建SGD模型，通过确定目标函数和损失函数并判断损失函数值以确定模型结构，提高训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 损失函数 模型结构 智能优化 预设 目标函数 训练模型 构建 训练效率 训练子集 智能终端 申请 判定 返回 | ||
【主权项】：
1.一种智能优化的SGD训练方法，其特征在于，包括：构建SGD模型，获取训练子集；确定目标函数和损失函数；训练模型结构；判断损失函数值是否小于判定值；若是，确定模型结构；若否，判断训练次数是否达到预设次数；若达到预设次数，确定模型结构；若未达到预设次数，返回训练模型结构。
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