[发明专利]基于深度神经网络的身份信息预测模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202110120605.4 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112784983A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 邱戴飞;范勇;王凌波 | 申请（专利权）人： | 邱戴飞;杭州巨灵兽智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 卜荣丽 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的身份信息预测模型训练方法及装置，获取姓名的数据集，所述数据集包括姓名以及该姓名所对应的性别，将所述数据集按照预设规则划分为训练集、验证集和测试集；基于网络结构将神经网络模型分别定义为RNN结构模型、CNN结构模型以及DNN结构模型；选取优化器，基于训练集、验证集和测试集中对RNN结构模型、CNN结构模型以及DNN结构模型进行训练，当模型的误差函数连续5次没有下降则停止训练；分别选取3个结构模型中的最优模型进行身份信息预测。本发明通过深度神经网络模型的优秀参数化建模能力，将数据集中的样本数据中的相关性信息进行训练，经过训练后的模型能够给出较准确的结果，使得身份信息预测的准确性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 身份 信息 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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