[发明专利]神经网络的训练方法及装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种神经网络的训练方法，所述神经网络包括：输入模块、处理模块和输出模块，其特征在于，所述方法包括：

构建训练网络，所述训练网络包括：所述输入模块、所述处理模块和预设的输出模块；

训练所述训练网络直至收敛，得到所述训练网络的参数值；

基于所述训练网络的参数值训练所述神经网络直至收敛，得到所述输出模块的参数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建训练网络包括：

获取所述输入模块以及所述处理模块；

获取所述预设的输出模块；

根据所述输入模块、所述处理模块以及所述预设的输出模块构建部分训练神经网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练所述训练网络直至收敛包括：

随机初始化所述训练网络的参数值；

根据预设第一训练数据集训练所述训练网络直至收敛。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述训练网络的参数值训练所述神经网络直至收敛包括：

根据所述训练网络的参数值初始化所述神经网络的参数值；

根据预设第二训练数据集训练所述神经网络直至所述神经网络收敛，

其中，所述预设第一训练数据集与所述预设第二训练数据集相关联。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述训练网络的参数值初始化所述神经网络的参数值包括：

根据所述训练网络的参数值获取所述输入模块的参数值以及所述处理模块的参数值；

根据所述输入模块的参数值以及所述处理模块的参数值初始化所述神经网络中时输入模块的参数值以及处理模块的参数值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

在训练所述训练网络之前，对所述预设第一训练数据集进行数据增强处理；

在训练所述神经网络之前，对所述预设第二训练数据集进行数据增强处理。

7.一种神经网络的训练装置，所述神经网络包括：输入模块、处理模块和输出模块，其特征在于，所述装置包括：

处理单元，用于构建训练网络，所述训练网络包括：所述输入模块、所述处理模块和预设的输出模块；

第一训练单元，用于训练所述训练网络直至收敛，得到所述训练网络的参数值；

第二训练单元，用于基于所述训练网络的参数值训练所述神经网络直至收敛，得到所述输出模块的参数值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一训练单元包括：

初始化模块，用于随机初始化所述训练网络的参数值；

训练模块，用于根据预设第一训练数据集训练所述训练网络直至所述训练网络收敛。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行所述权利要求1至6任一项中所述神经网络的训练方法。

10.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述神经网络的训练方法。