[发明专利]一种基于参数融合的神经网络快速收敛样本训练方法在审
| 申请号： | 202110326870.8 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113111999A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 许铭洋;包晓安;包梓群;邵一鸣;马云龙;马铉钧 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数融合的神经网络快速收敛样本训练方法，涉及深度学习、神经网络领域。本发明包括以下步骤：1.首先对神经网络不同节点分块，使用融合函数对块内节点参数进行表达得到融合参数。2.使用间隔分块策略重复步骤1中的操作。3.在训练集上分别对两个分块神经网络进行训练。4.根据两个分块网络训练得到的融合参数进行分解。5.将分解得到的参数作为神经网络的初始化再次在训练集上进行训练微调。本发明的方法解决了神经网络训练过程中计算量大、时间跨度长的问题，使用参数融合的方法，用融合参数表达节点块中同类型的参数，减少了训练过程中的实际参数使用量，大大加快了神经网络的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参数 融合 神经网络 快速 收敛 样本 训练 方法 | ||
【主权项】：
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