[发明专利]深度学习模型训练方法及其装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110492705.X | 申请日： | 2021-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN112906909A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 刘山和 | 申请（专利权）人： | 湖北亿咖通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;赵元 |
| 地址： | 430056 湖北省武汉市经济技术开发区南*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种深度学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于样本数据迭代训练深度学习模型，并在每轮迭代训练后判断深度学习模型的参数是否为局部最优参数；若是，基于参数变异率对深度学习模型的参数进行变异；判断变异次数是否达到设定次数，若是，则将局部最优参数确定为深度学习模型的最终参数；若否，则基于变异后的参数继续迭代训练深度学习模型；判断深度学习模型的损失值是否优于基于局部最优参数计算的损失值；若是，则将参数变异率重置为初始值，并返回基于样本数据迭代训练深度学习模型的步骤；若否，返回基于参数变异率对深度学习模型的参数进行变异的步骤。从而能够确定全局最优参数。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 及其 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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