[发明专利]神经网络的训练误差降低方法、装置、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202211063580.X | 申请日： | 2022-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN115358389A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 郑纪元;邓辰辰;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/067 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 顾鲜红 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种神经网络的训练误差降低方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：确定目标神经网络的每个输出端口的优先级；根据优先级匹配目标神经网络的每个输出端口的误差权重系数，其中，优先级高的输出端口的误差权重系数大于优先级低的输出端口的误差权重系数；根据每个输出端口的误差权重系数计算目标神经网络的训练误差，以进行训练，直至在训练误差满足预设精度条件时，完成目标神经网络的训练。由此，解决了相关技术采用各个输出端口均一权重定义误差函数的训练方法，会导致训练输出结果从低位到高位精度依次递减，无法使所有端口都满足精度要求，且训练时间长，效率低等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 误差 降低 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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