[发明专利]基于可逆分离卷积的模型训练方法、装置和计算机设备有效
| 申请号： | 202010543541.4 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111428867B | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 徐泓洋;太荣鹏;温平 | 申请（专利权）人： | 深圳市友杰智新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G10L13/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L25/30 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区招商*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及基于可逆分离卷积的模型训练方法，模型包括处理音频的网络、处理文本的网络，处理音频的网络和处理文本的网络均包括可逆分离卷积层，方法包括：获取处理音频的网络计算训练集中的指定数据对的语音数据，得到的第一高维向量，获取处理文本的网络计算指定数据对的文本数据，得到的第二高维向量，其中训练集由语音数据和文本数据形成的数据对组成，指定数据对为训练集中的任意数据对；通过损失函数在训练集上训练处理音频的网络和处理文本的网络，损失函数为第一高维向量和第二高维向量的空间距离；判断损失函数是否达到最小值；若是则判定训练收敛，得到由处理音频的网络和处理文本的网络组成的孪生网络结构。节省模型构建、训练成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可逆 分离 卷积 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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