[发明专利]神经网络模型的训练方法及其介质和电子设备在审
| 申请号： | 202010086380.0 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111401546A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 刘默翰;周力;白立勋;石文元;俞清华;隋志成 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海音科专利商标代理有限公司 31267 | 代理人： | 夏峰 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络模型的训练方法及其介质和电子设备。本申请的神经网络模型的训练方法包括：n个网络层中的第一个网络层获取样本数据，并将样本数据输入到第二个网络层；对于n个网络层中的第i个网络层，执行如下操作：当i＝2时，基于初始输入数据和第i个网络层的多个初始权重得到第i个网络层的输出数据，当2i≤n时，基于第i‑1个网络层的输出数据和第i个网络层的多个初始权重得到第i个网络层的输出数据，第i个网络层的多个初始权重是基于m个离散值得到的。本申请将神经网络模型的多个初始权重设定为低比特的离散值，能够有效避免低比特权重训练过程中神经网络模型的梯度消失问题，加速神经网络模型的收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 及其 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
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