[发明专利]多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201910176255.6 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN111667045A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 董健;颜水成 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 王玉双 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开一种多通道神经网络模型训练方法、装置及计算机存储介质，多通道神经网络模型训练方法包括：在进行目标模型训练时，将训练数据输入N通道神经网络模型进行学习，该模型中采用了多通道的网络结构，包括了一条残差网络通道以及N‑1条连接结构互不相同的密集连接网络通道，这N‑1个DenseNet通道中的卷积层按各自对应的间隔层数密集连接。这样，通过ResNet通道可以很好地复用模型参数，提高模型的效率，同时，通过N‑1条DenseNet通道，可以利用前面层的中间结果，大大提高模型的计算效率和模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 通道 神经网络 模型 训练 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
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