[发明专利]神经网络的训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质在审
| 申请号： | 201810847796.2 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109086871A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 黄鼎;朱星宇;张诚 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 魏彦 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络的训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及人工智能的技术领域，包括：获取待训练网络，其中，待训练网络为多个；计算各个待训练网络输出的预测数据对应的欧式距离矩阵，得到多个欧式距离矩阵；利用多个欧式距离矩阵确定一个或多个欧式损失函数；结合一个或多个欧式损失函数和每个待训练网络的损失函数训练每个待训练网络，通过该方法能够实现在智能移动终端使用功耗低且性能较好的神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 训练网络 欧式距离 神经网络 损失函数 计算机可读介质 矩阵 电子设备 智能移动终端 人工智能 矩阵确定 预测数据 功耗 输出 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，包括：获取待训练网络，其中，所述待训练网络为多个；计算各个所述待训练网络输出的预测数据对应的欧式距离矩阵，得到多个欧式距离矩阵；利用所述多个欧式距离矩阵确定一个或多个欧式损失函数；结合所述一个或多个欧式损失函数和每个所述待训练网络的损失函数训练每个所述待训练网络。
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