[发明专利]一种数据自适应神经网络模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202211742137.5 | 申请日： | 2022-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN115982584A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 乔少华;李汉玢;尹玉成;李亮;刘奋 | 申请（专利权）人： | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 尤路 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区软件园东路*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种数据自适应神经网络模型训练方法及装置，其方法包括：获取待训练神经网络模型的多个训练样本，并确定待训练神经网络模型的第一目标损失函数及其学习率、实时迭代次数、最大迭代次数和扰动学习率；基于实时迭代次数和最大迭代次数，确定扰动数据迭代次数；根据一个或多个训练样本、扰动数据迭代次数和扰动学习率，计算每次迭代的训练数据扰动量；基于所述训练数据扰动量和第一目标损失函数，确定并计算第二目标损失函数；根据最大迭代次数和第二目标损失函数，训练待训练神经网络模型至预设的最优条件。本发明通过估计扰动的方式对训练数据进行平滑处理，持续引导模型梯度变化趋于全局最优，避免局部最优解问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 自适应 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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