[发明专利]神经网络模型的预训练方法、装置、电子设备和介质在审
| 申请号： | 202110242141.4 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN113033801A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 卢宇翔;刘佳祥;陈徐屹;冯仕堃;王硕寰;孙宇;黄世维;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F40/58 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 韩海花 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络模型的预训练方法、装置、电子设备和介质，涉及自然语言处理NLP、深度学习领域。实现方案为：将预训练数据输入至初始神经网络模型，并以第一训练方式对初始神经网络模型进行预训练，其中，第一训练方式之中多层隐藏层共用一个隐藏层参数，并获取初始神经网络模型的损失值，如果初始神经网络模型的损失值小于预设阈值，则以第二训练方式对初始神经网络模型继续进行预训练，其中，第二训练方式之中多层隐藏层之中每层各自具有一个隐藏层参数。由此，不仅可以提升模型的收敛效果，也可以提升模型的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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