[发明专利]基于神经网络的参数更新方法、相关平台及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201810610839.5 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108960410A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 金鑫;白小龙 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于神经网络的参数更新方法，包括：参数存储模块获取所述神经网络中第i个网络层的梯度信息，所述第i个网络层的梯度信息包括所述第i个网络层的过期梯度，所述第i个网络层的过期梯度包括将训练样本输入所述神经网络中计算获得的所述第i个网络层的输出梯度；所述参数存储模块根据所述第i个网络层的过期梯度，对所述神经网络中第i个网络层的网络参数进行更新。采用本发明实施例，能够提升神经网络的训练速度和训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 网络层 神经网络 参数存储模块 过期 参数更新 梯度信息 计算机存储介质 网络参数 训练样本 输出 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的参数更新方法，所述神经网络包括m个网络层，其特征在于，所述方法包括：参数存储模块获取所述神经网络中第i个网络层的梯度信息，所述第i个网络层的梯度信息包括所述第i个网络层的过期梯度，所述第i个网络层的过期梯度包括将训练样本输入所述神经网络中计算获得的所述第i个网络层的输出梯度，i小于等于m，且i和m均为正整数；所述参数存储模块根据所述第i个网络层的过期梯度，对所述神经网络中第i个网络层的网络参数进行更新。
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