[发明专利]一种深度学习模型的管理方法及系统在审
| 申请号： | 201910745951.4 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110554995A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 何云;熊迹;何豪杰;刘奋 | 申请（专利权）人： | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/16 | 分类号： | G06F16/16;G06K9/62;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 42242 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 严超 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习模型的管理方法及系统，该方法从服务器选择深度学习模型框架，根据实际需求修改深度学习网络的超参数；制作数据集，并将其作为训练样本输入修改后的深度学习网络进行训练；对经训练得到的深度学习模型及训练数据集按照既定的命名规则进行重命名后上传服务器存储；从所述服务器中选择指定的深度学习模型对预测样本进行各项指标的评估。本发明将模型和训练模型文件进行关联，避免训练模型文件和模型混淆；将模型进行按照一定的命名方式进行重命名，用户可以快速了解训练模型运用的框架、针对的目标、训练的参数以及模型的各种评价指标等，便于用户选取快速的选取合适的模型，减少了再次写代码调试的时间，加快开发的进程。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 学习 管理方法及系统 服务器存储 服务器选择 训练数据集 代码调试 命名方式 命名规则 模型框架 评价指标 实际需求 训练样本 用户选取 数据集 上传 服务器 样本 混淆 网络 关联 评估 预测 制作 进程 开发 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习模型的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n客户端从服务器选择深度学习网络框架并下载，根据实际需求修改深度学习网络；/n客户端按照深度学习网络所需的数据格式制作数据集，并将其作为训练样本输入修改后的深度学习网络进行训练；/n客户端对经训练得到的深度学习模型及训练模型文件按照既定的模型命名规则进行重命名后上传服务器存储；所述训练模型文件包括作为训练样本的数据集；/n客户端根据所述模型命名规则从所述服务器中选择指定的深度学习模型对预测样本进行各项指标的评估。/n
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