[发明专利]一种深度学习模型的训练方法、系统、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202010025976.X | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111242285A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 王永斌;张忠平;刘廉如;丁雷 | 申请（专利权）人： | 宜通世纪物联网研究院（广州）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 何文聪 |
| 地址： | 510630 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习模型的训练方法、系统、装置及存储介质。该方法通过获取神经网络中各层节点的联结权重；基于所述联结权重确定所述神经网络的卷积层内各个滤波器的正交性度量值；根据各个滤波器的所述正交性度量值对所述神经网络进行优化，得到子神经网络；基于所述子神经网络，通过反向传播算法对原神经网络的所述联结权重进行更新；当联结权重更新后的神经网络收敛时输出所述神经网络。通过使用本发明中的方法能够在训练模型的过程中根据滤波器的正交性调整训练网络，有效解决了模型的过拟合问题，提升了模型的训练性能和精确度。本发明可广泛应用于人工智能技术领域内。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 训练 方法 系统 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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