[发明专利]一种深度学习网络模型服务器的优化方法和装置有效
| 申请号： | 201810709200.2 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN109190649B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 王慧敏;孙海涌;张默 | 申请（专利权）人： | 北京陌上花科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 李志刚;任晨雪 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种深度学习网络模型服务器的优化方法和装置。该深度学习网络模型服务器的优化方法包括：确定服务器上预存的图像训练集的图像标签；将带有图像标签的所述图像训练集输入服务器，训练基于预训练模型初始化的神经网络得到目标神经网络；通过所述目标神经网络识别出服务器待测图像的类别属性；其中，所述神经网络中的残差单元在服务器上进行特征学习及提取时采用注意力机制。本申请解决了深度学习中存在的网络训练时收敛速度缓慢导致的服务器运行缓慢的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 模型 服务器 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习网络模型服务器的优化方法，其特征在于，包括：确定服务器上预存的图像训练集的图像标签；将带有图像标签的所述图像训练集输入服务器上初始化神经网络训练后得到服务器上用于深度学习的目标神经网络；通过所述目标神经网络识别出向服务器发出的图像识别请求；其中，所述初始化神经网络中的残差单元在服务器上进行深度学习时采用注意力机制。
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