[发明专利]基于深度学习预训练模型的迁移学习方法及终端设备在审
| 申请号： | 201811473650.2 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109754068A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 许国杰;刘川;吴又奎 | 申请（专利权）人： | 中科恒运股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄国为知识产权事务所 13120 | 代理人： | 秦敏华 |
| 地址： | 050090 河北省石家庄市新石*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明适用于模型构建技术领域，提供了一种基于深度学习预训练模型的迁移学习方法及终端设备，该方法包括：将数据集划分为训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集中的数据，对获取的预训练模型重新训练，获得新模型；根据所述测试数据集中的数据，对所述新模型的泛化性能进行检测获取检测结果；当所述检测结果达到预设指标值时，则确定所述新模型为满足应用的模型。该方案可以解决现有技术中在面对某一领域的具体问题时，通常可能无法得到构建模型所需规模的数据，并且构建新模型耗时长、资源消耗较大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 检测结果 终端设备 构建 迁移 学习 模型构建技术 测试数据集 训练数据集 测试数据 泛化性能 训练数据 资源消耗 数据集 预设 耗时 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习预训练模型的迁移学习方法，其特征在于，包括：将数据集划分为训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集中的数据，对获取的预训练模型重新训练，获得新模型；根据所述测试数据集中的数据，对所述新模型的泛化性能进行检测获取检测结果；当所述检测结果达到预设指标值时，则确定所述新模型为满足应用的模型。
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