[发明专利]模型训练方法及装置、电子设备和介质有效
| 申请号： | 202110925460.5 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113642740B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 马小龙 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 姜浩然;吴丽丽 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及深度学习技术领域。实现方案为：确定待训练模型的损失函数梯度的约束条件；对损失函数梯度的多个参数分别进行离散化取值，以获得多个参数组，该多个参数组中的每一个参数组包括该多个参数中的每一个参数离散化取值所获得的相应参数值，该多个参数组中的任意两个参数组之间至少一个参数的参数值不同；通过参数寻优方法确定满足约束条件的第一梯度值集合，第一梯度值集合中的每一个梯度值与该多个参数组分别对应；以及对待训练模型进行训练，以基于第一梯度值集合确定每次训练过程所对应的梯度值进行反向传播。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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