[发明专利]神经网络模型预测方法、装置和终端有效
| 申请号： | 201811543424.7 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109492759B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 陈雅雪;方晓敏;王凡;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 王珺;武晨燕 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种神经网络模型预测方法、装置和终端，包括：在神经网络模型中构建多条输出支路；将特征数据输入至神经网络模型中，选择至少一条输出支路输出预测分数；根据输出支路输出的预测分数进行计算，输出最终预测结果。对神经网络模型的结构进行修改，构建多条输出支路，所有输出支路都共享同一个循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Network)或深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)结构，无需同时训练多个结构相同的神经网络模型，大幅降低对性能的要求。此外，可以尽量增大输出支路的数量，输出支路的数量与神经网络模型的稳定性呈正相关关系，因此，不需要在调参上花费过多的精力。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 预测 方法 装置 终端 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型预测方法，其特征在于，包括：在神经网络模型中构建多条输出支路；将特征数据输入至神经网络模型中，选择至少一条所述输出支路输出预测分数；根据所述输出支路输出的预测分数进行计算，输出最终预测结果。
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