[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110304132.3 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113065641B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 高志鹏;苗东;芮兰兰;莫梓嘉;赵晨;林怡静;谭清;付伟 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;北京驱云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;赵元 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供的神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过根据预设的多组分割点将待训练的图像分类网络模型分割为多组子网络模型；针对各组子网络模型，通过预设损失函数分别计算对应的损失；针对各组子网络模型，根据计算得到的损失进行联合训练，得到多组待输出子网络模型；针对各组子网络模型，分别计算各待输出子网络模型对应的多项性能参数；根据各组子网络模型对应的多项性能参数，通过预设熵权模型，分别计算各组子网络模型对应的综合性能得分；选取各组子网络模型中综合性能得分最高的一组作为目标子网络模型。可以按照目标子网络模型进行图像分类网络模型的部署，从而提高神经网络部署的便利性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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