一种自适应学习率计算方法
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摘要
本发明涉及一种自适应学习率计算方法，包括以下步骤：步骤S1：基于初始批处理数量和初始最优网络参数组合，得到二次批处理数量；步骤S2：基于二次批处理数量，得到当前的最优网络参数组合；步骤S3：基于当前的最优网络参数组合、当前的损失函数和训练数据量，得到当前的批处理数量；步骤S4：基于当前的批处理数量，得到当前的学习率；步骤S5：当前的批处理数量代替二次批处理数量，重复步骤S2‑步骤S5，直至训练模型权重收敛。与现有技术相比，避免产生劣质训练模型权重，保证所生成的训练模型权重是最优的，在围棋对弈时增加棋力，减少训练模型权重训练时间和GPU等硬件的超能损耗。
基本信息
专利标题 ：
一种自适应学习率计算方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110866608A
申请号 ：
CN201911056211.6
公开（公告）日 ：
2020-03-06
申请日 ：
2019-10-31
授权号 ：
CN110866608B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
杨恺张春炯
申请人 ：
同济大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区四平路1239号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
宣慧兰
优先权 ：
CN201911056211.6
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-03-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20191031
申请日 : 20191031
2020-03-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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