一种深度学习模型自动训练的方法、装置及系统
公开
摘要
本发明公开了一种深度学习模型自动训练的方法，能够根据图像数据与任务要求自适应地训练模型和进行调参优化，减少模型选择、模型训练、调参优化过程中的人力、物力成本，该方法包括：S1：根据任务种类匹配相应的算法模型；S2：获取所述算法模型的第一超参数；S3：根据所述第一超参数和预定规则计算更高精度的第二超参数；S4：接收外部数据，并根据所述第二超参数、所述算法模型和所述外部数据进行训练。
基本信息
专利标题 ：
一种深度学习模型自动训练的方法、装置及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298273A
申请号 ：
CN202111605643.5
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
范亮汤坚张磊舒煜昌
申请人 ：
广州中科智巡科技有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市越秀区东风东路765、767、769号1408-1409房
代理机构 ：
广州三辰专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈惠珊
优先权 ：
CN202111605643.5
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
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
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-04-08 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
