[发明专利]一种稀疏化损失函数的超参数优化方法在审
| 申请号： | 202010505268.6 | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111753954A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 解为成;沈琳琳;吴昊谦 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 温宏梅;吴志益 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种稀疏化损失函数的超参数优化方法，所述方法包括：基于训练样本集中的训练图像对预设网络模型进行训练；获取第一代理网络的模型参数，并将模型参数迁移至若干第二代理网络；基于训练样本集中的训练图像分别对各第二代理网络进行训练，并根据训练后的各第二代理网络模型确定目标超参数；将所述目标超参数配置于原始网络以及第一代理网络。本申请实施例通过第一代理网络与原始网络联合训练，使得第一代理网络可以很好的逼近原始网络，然后在通过若干第二代理网络对超参数进行训练，使得超参数可以适应于不同数据库，从而降低了采用稀疏策略的网络模型的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 稀疏 损失 函数 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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