[发明专利]一种权重更新方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 201811137906.2 | 申请日: | 2018-09-28 |
公开(公告)号: | CN109472345A | 公开(公告)日: | 2019-03-15 |
发明(设计)人: | 辛泉预;杨政 | 申请(专利权)人: | 深圳百诺名医汇网络技术有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 欧志明 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区西丽街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 训练样本 神经网络 训练结果 偏导数 输出 均衡因子 计算机设备 存储介质 权重更新 修正 权重 神经元 计算神经网络 训练样本数据 比例计算 损失函数 不均衡 贡献度 更新 链式 求导 均衡 平衡 | ||
1.一种权重更新方法,其特征在于,包括:
计算神经网络的各类训练样本的数量比例;
根据所述数量比例计算所述各类训练样本对应的均衡因子,所述均衡因子用于平衡所述各类训练样本的数量对所述神经网络的分类结果的影响度;
在一次训练结束后,获取所述神经网络的输出层的输出,其中,一个训练样本对应的所述输出表明所述训练样本为所述各类训练样本的概率,一个训练样本的所述概率之和为1;
根据所述神经网络的损失函数,计算所述神经网络的各输出的偏导数;
根据所述各类训练样本对应的均衡因子对所述各输出的偏导数进行修正得到所述各输出的修正偏导数;
根据链式求导法则、所述各输出的修正偏导数以及所述各神经元的输出,对所述神经网络的输出层和隐藏层的各权重进行更新。
2.如权利要求1所述的权重更新方法,其特征在于,所述根据所述数量比例计算所述各类训练样本对应的均衡因子包括:
根据所述各类训练样本的数量比例,分别计算所述各类训练样本的Pi,其中,i=1····N,所述Pi为N个类型的训练样本中第i个类型的训练样本的数量与训练样本总数量的比例;
根据公式:均衡因子=1-Pi,得到所述各类训练样本对应的均衡因子。
3.如权利要求1所述的权重更新方法,其特征在于,所述根据所述各类训练样本对应的均衡因子对所述各输出的偏导数进行修正得到所述各输出的修正偏导数包括:
将所述各输出的偏导数与所述各输出对应的训练样本类型对应的均衡因子相乘,得到所述各输出的修正偏导数。
4.如权利要求1-3所述的权重更新方法,其特征在于,所述根据链式求导法则、所述各输出的修正偏导数以及所述各神经元的输出,对所述神经网络的输出层和隐藏层的各权重进行更新包括:
根据链式求导法则,确定所述神经网络的输出层和隐藏层的各权重的权重更新公式;
将所述权重更新公式中所述各输出的偏导数,替换为对应的修正偏导数;
按照所述各权重的权重更新公式对所述神经网络的输出层和隐藏层的权重进行更新。
5.如权利要求4所述的权重更新方法,其特征在于,所述按照所述各权重的权重更新公式对所述神经网络的输出层和隐藏层的权重进行更新包括:
根据权重更新公式:W=w-Δw*L,更新所述神经网络的输出层和隐藏层的各权重;
其中,所述L为神经网络的学习率,所述w为本次更新前所述神经网络中某神经元的权重,所述W为本次更新后所述神经网络中所述神经元的新权重,所述Δw为本次更新时所述神经元的权重的校正幅度。
6.一种权重更新装置,其特征在于,包括:
比例计算模块,用于计算神经网络的各类训练样本的数量比例;
均衡因子计算模块,用于根据所述数量比例计算所述各类训练样本对应的均衡因子,所述均衡因子用于平衡所述各类训练样本的数量对所述神经网络的分类结果的影响度;
获取模块,用于在一次训练结束后,获取所述神经网络的输出层的输出,其中,一个训练样本对应的所述输出表明所述训练样本为所述各类训练样本的概率,一个训练样本的所述概率之和为1;
偏导数计算模块,用于根据所述神经网络的损失函数,计算所述神经网络的各输出的偏导数;
修正模块,用于根据所述各类训练样本对应的均衡因子对所述各输出的偏导数进行修正得到所述各输出的修正偏导数;
权重更新模块,用于根据链式求导法则、所述各输出的修正偏导数以及所述各神经元的输出,对所述神经网络的输出层和隐藏层的各权重进行更新。
7.一种计算机设备,其特征在于,包括处理器、存储器及通信总线;
所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信;
所述存储器用于存储一个或多个程序,所述处理器用于执行所述存储器中存储的一个或者多个程序,以实现如权利要求1-5中任一项所述的权重更新方法的步骤。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1-5中任一项所述的权重更新方法的步骤。
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