[发明专利]一种基于云服务的训练模型生成方法及系统有效
| 申请号： | 201810322042.5 | 申请日： | 2018-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN108830380B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 乐毅 | 申请（专利权）人： | 开放智能机器（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;H04L29/06 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 200233 上海市徐汇区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于云服务的训练模型生成方法及系统，采用云服务器针对用户提交的训练对象在母模型的基础上进行再训练，获取到对特定目标敏感的网络模型，实现了优化母模型对训练对象的敏感程度，忽略其他目标，进一步对模型进行压缩，使地训练后的模型能够易于部署在嵌入式环境中，使得模型能够在本地进行推理和预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 服务 训练 模型 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于云服务的训练模型生成方法，其特征在于，所述云服务器通过网络接口远程连接本地的客户端，所述云服务器内设置有多类母模型；包括以下步骤：步骤S1：用户通过所述客户端向所述云服务器上传预先设定的训练数据，并选择本次训练所需的所述母模型；步骤S2：所述云服务器采用所述训练数据对所述母模型进行训练以获取一目标模型；步骤S3：所述云服务器对所述目标模型进行权值调整；步骤S4：所述云服务器对经过权值调整后的所述目标模型进行性能测试，并根据测试结果判断所述目标模型是否达到预设的性能指标；若是，则进入步骤S6；若否，则进入步骤S5；步骤S5：所述云服务器再次对所述目标模型进行权值调整，随后返回所述步骤S4；步骤S6：所述云服务器将所述目标模型作为用户需要的训练模型进行保存，并向所述客户端反馈所述训练模型。
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