神经网络的训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110736001.2
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-30
申请人：
深圳市商汤科技有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	神经网络的训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质
申请号	CN202110736001.2	申请日期	2021-06-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-24	公开/公告号	CN113435520A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳市商汤科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳市商汤科技有限公司	当前权利人	深圳市商汤科技有限公司
发明人	王长春;袁坤;郭少鹏;闫俊杰
代理机构	北京派特恩知识产权代理有限公司	代理人	刘晖铭;张颖玲

摘要

本公开实施例公开了神经网络的训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：将待训练模型中的预设网络层的参数，从第一数据类型转换至第二数据类型，得到预测模型；将获取到的训练样本在预测模型中进行前向传播，直至传输至参数类型为第一数据类型的输出层时，得到第一数据类型的预测值；依据第一数据类型的预测值和训练样本的真实值之间的差异，对待训练模型进行参数更新，得到更新后的模型；持续对更新后的模型的参数进行更新，直至达到训练结束条件时，生成目标模型；目标模型用于对输入的预测样本确定出多个标签维度所对应的多个预测标签。通过本公开，能够提高神经网络训练的效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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