[发明专利]深度学习模型训练方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202210070754.9 | 申请日： | 2022-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN114528975A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 钟成;周颖婕;邓星;张泽熙 | 申请（专利权）人： | 珠高智能科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 张志辉 |
| 地址： | 518133 广东省深圳市宝安区新安*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了深度学习模型训练方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：对深度学习模型做可变维度变化处理并训练，得到多个满足不同算力平台部署需求的深度学习模型；其中，可变维度变化处理包括但不限于以下维度，也包括可变维度的组合变化：宽度变化处理、深度变化处理、卷积核大小变化处理、attention head的数量变化处理以及embedding维度变化处理。本发明实施例解决深度学习模型在不同算力平台上部署时碰到的重复训练难题，通过将深度学习网络结构和训练流程进行改造，实现一次训练即可满足不同算力平台部署的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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