[发明专利]深度学习模型的训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201911389998.8 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111143641A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 陈杰;倪煜 | 申请（专利权）人： | 北京金山云网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 李莎 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度学习模型的训练方法、装置及电子设备，该方法包括获取待训练的深度学习模型中各相邻两层之间的层间权重；对层间权重进行聚类处理得到聚类中心权重，建立层间权重与聚类中心权重的对应关系；计算聚类中心权重的梯度；根据聚类中心权重的梯度，更新该聚类中心权重，并根据对应关系更新层间权重，以根据更新后的层间权重训练深度学习模型；继续执行根据聚类中心权重的梯度，更新该聚类中心权重的步骤，直至满足预设的训练终止条件，得到训练完成的深度学习模型。本发明通过对模型的层间权重进行聚类处理，在模型训练过程中，以聚类中心权重的更新代替层间权重的更新，可以减少权重更新的操作，从而减少模型训练的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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