[发明专利]一种基于人工智能的深度学习网络训练方法在审

专利信息
申请号: 202110910635.5 申请日: 2021-08-09
公开(公告)号: CN113592078A 公开(公告)日: 2021-11-02
发明(设计)人: 王俊凯 申请(专利权)人: 郑州大学
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 代理人: 谷科均
地址: 450040 河南省郑*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明公开了一种基于人工智能的深度学习网络训练方法、系统、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,一种基于人工智能的深度学习网络训练方法,包括以下步骤:构建神经网络;神经网络参数初始化;获取验证集和多个训练集,将神经网络分别在多个训练集上训练以得到多个子神经网络模型;分别在验证集上对多个子神经网络模型进行验证;依据验证结果的精确度由高到低选取固定比例的子神经网络模型,对被选出的子神经网络模型的参数进行调整,然后令被选出的子神经网络模型继续进行训练;训练完成后,选取最优子神经网络模型。本发明所提供的方法、系统有效解决了模型的过拟合问题,提升了模型的训练性能和精确度。
搜索关键词: 一种 基于 人工智能 深度 学习 网络 训练 方法
【主权项】:
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