[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
| 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： | 本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】：
暂无信息
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