[发明专利]深度学习模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210107268.X | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114492649A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 黄永锋 | 申请（专利权）人： | 深圳市优必选科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F11/36 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 李木燕 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种深度学习模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质，包括：在模型训练阶段，采用训练数据对第一浮点型深度学习模型进行预训练，获得预训练后的第二浮点型深度学习模型，并将第二浮点型深度学习模型转换为整数型深度学习模型；在模型测试阶段，采用测试数据对整数型深度学习模型进行模型测试，根据测试结果判断整数型深度学习模型是否满足模型收敛状态条件；若满足，将整数型深度学习模型部署到嵌入式系统中使用，否则，返回模型训练阶段，采用训练数据对第二浮点型深度学习模型进行下一轮的预训练，直至获得满足模型收敛状态条件的整数型深度学习模型为止。该方法可以提高模型训练的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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