[发明专利]一种深度学习模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 201810258256.0 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108734193A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 李诚;周晓;朱才志 | 申请（专利权）人： | 合肥麟图信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种深度学习模型的训练方法及装置，方法为：首先训练得到中间深度学习模型；计算训练样本集中各个样本的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；将中心点距离目标函数添加到中间深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标深度学习模型；利用当前目标深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并更新中间参数的参数值；计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断是否符合结束训练的条件；如果否，调整当前目标深度学习模型的参数，导入下一批次数据并进行模型训练；如果是，结束训练。应用本发明实施例提供的方案可以提升深度学习模型的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 中间参数 学习 样本 目标函数 批次数据 特征向量 点距离 分类准确率 分类目标 函数添加 计算训练 距离目标 模型训练 中心点 加载 更新 应用 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：利用训练样本集中的各个样本，对预先构建的初始深度学习模型进行训练，得到中间深度学习模型；其中，所述初始深度学习模型为：加载有分类目标函数的深度学习模型；利用所述中间深度学习模型，计算所述训练样本集中各个样本的特征向量，并根据所述训练样本集中各个样本的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；将所述中心点距离目标函数添加到所述中间深度学习模型中并加载所述中间参数的初始值，得到目标深度学习模型；导入所述训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据；利用当前目标深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并根据当前批次数据中各个样本的特征向量，更新所述中间参数的参数值；基于当前批次数据中各个样本的特征向量，计算所述中心点距离目标函数的函数值和所述分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间；如果否，利用所述中心点距离目标函数的反向传播梯度和所述分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标深度学习模型的参数，并返回执行所述导入所述训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；如果是，结束对所述当前目标深度学习模型的训练。
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