[发明专利]训练神经网络模型的方法、系统和存储介质在审
| 申请号： | 202010968722.1 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112232480A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 蒲恒;刘强 | 申请（专利权）人： | 深圳力维智联技术有限公司;南京中兴力维软件有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 彭家恩;彭愿洁 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 训练神经网络模型的方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取训练数据；构造第一旁路分支；构造第二旁路分支；计算预测概率分布和第一旁路分支预测概率分布、第二旁路分支预测概率分布；计算预测概率分布与实际分布的损失、第一旁路分支预测概率分布与实际分布的损失和第二旁路分支预测概率分布与实际分布的损失；计算预测概率分布、第一旁路分支预测概率分布和第二旁路分支预测概率分布两两间的散度损失；对神经网络模型的参数进行迭代优化。本发明中所构造的旁路分支的隐层与神经网络模型的隐层一一对应，且引入散度损失作为整体模型参数优化的依据之一，从而使得多个分支的优化目标一致，提升了神经网络模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 神经网络 模型 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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