[发明专利]一种面向海量数据的卷积神经网络训练引擎方法及系统在审
| 申请号： | 202010365519.5 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111539519A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 王彪;曹亮;刘魁 | 申请（专利权）人： | 成都成信高科信息技术有限公司;成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610000 四川省成都市双流西南航*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向海量数据的卷积神经网络训练引擎方法及系统，方法包括：搭建卷积神经网络并行化训练模型，统一配置训练模型的训练参数；收集训练数据形成训练数据集，并对训练数据集进行分片，得到多个训练子集；将标准误差和累积误差相结合，改进标准BP算法，训练子集采用改进后的BP算法进行迭代串行训练，每个训练子集在训练结束后都各自输出一个连接权值；根据连接权值计算算术平均值，更新卷积神经网络中的权值参数,得到一个经过并行化训练的卷积神经网络模型。本发明还提供了一种面向海量数据的卷积神经网络训练引擎系统。通过本方案可以使神经网络并行化训练模型对大规模的数据有较好的适应性,能够提高卷积神经网络的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 海量 数据 卷积 神经网络 训练 引擎 方法 系统 | ||
【主权项】：
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