一种深度学习模型训练方法

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摘要

本发明公开了一种深度学习模型训练方法，包括步骤：获取第一数据集；设置所述深度学习模型的初始模型参数和训练中止条件，基于所述第一数据集对所述深度学习模型进行多次迭代训练，以初始模型参数计算每一次迭代生成的模型参数值；当满足所述训练中止条件时生成一个模型节点；保存最后一次迭代训练生成的模型参数值为所述模型节点的节点信息。本发明提供的深度学习模型训练方法，可在训练过程中形成至少两个模型节点，并保存节点信息。进一步地，可形成节点信息的展示界面，且在展示界面上提供深度学习模型训练的交互操作，使得用户在训练过程中可根据各模型节点的节点信息进行适时调整，以更快地得到最优的深度学习模型。

基本信息

专利标题：

一种深度学习模型训练方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114004358A

申请号：

CN202111635664.1

公开（公告）日：

2022-02-01

申请日：

2021-12-29

授权号：

CN114004358B

授权日：

2022-06-14

发明人：

张家兴李鹏飞郑海波王昊王瑞吴晓均

申请人：

粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）

申请人地址：

广东省深圳市福田区福保街道市花路长富金茂大厦1号楼39楼3901单元

代理机构：

深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

谢松

优先权：

CN202111635664.1

主分类号：

G06N3/08

IPC分类号：

G06N3/08 G06N3/10 G06N3/04