[发明专利]一种移动视频卡顿预测模型训练方法及预测方法在审
| 申请号： | 202210570592.5 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN114860450A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 张宗帅;黄家莹;田霖 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种移动视频卡顿预测模型训练方法，包括：S1、获取已知卡顿情况的具有时序性的多个历史移动视频数据组成数据集；S2、采用步骤S1中获得数据集将所述初始模型按照如下方式训练至收敛：S21、将数据集划分为训练集和测试集；S22、将从历史移动视频数据中获得的训练集中的数据根据自相关性分为多个训练单元；S23、分别采用每个训练单元训练模型至模型预测准确度大于或等于预设准确度阈值或训练达到预设的迭代次数以得到多个单元模型，其中，在用训练单元对LSTM网络进行训练时，利用dropout函数进行修正权重更新；S24、以每个单元模型在测试集上的预测准确度在所有预测准确之和中的占比为其对应权重，将所有单元模型合并以获得最终移动视频卡顿预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动 视频卡 预测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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