[发明专利]一种多深度学习模型的最优选取方法及系统在审
| 申请号： | 202110868104.4 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113780287A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 何云;何豪杰;罗跃军 | 申请（专利权）人： | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 朱才永 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多深度学习模型的最优选取方法及系统，方法包括：对于同一类型的深度学习模型，基于相同的训练数据集进行训练，得到多个不同版本的深度学习模型；确定深度学习模型的多个评价指标，计算每一个版本的深度学习模型的每一个评价指标值；对于同一个执行任务的多个版本的深度学习模型，基于每一个版本的深度学习模型的多个评价指标值，选取最优版本的深度学习模型。本发明通过对多个不同版本的深度学习模型的对比评估，从而选取最优的深度学习模型，提高应用选定的最优深度学习算法模型进行目标预测的适用准确性及有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 最优 选取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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