一种神经网络的超参数处理的方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201811176082.X
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2018-10-10
申请人：
郑州云海信息技术有限公司

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著录项信息

专利名称	一种神经网络的超参数处理的方法及装置
申请号	CN201811176082.X	申请日期	2018-10-10
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2019-02-15	公开/公告号	CN109344968A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	郑州云海信息技术有限公司	申请人地址	河南省郑州市郑东新区心怡路278号16层1601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	郑州云海信息技术有限公司	当前权利人	郑州云海信息技术有限公司
发明人	赵仁明
代理机构	北京安信方达知识产权代理有限公司	代理人	林桐苒;解婷婷

摘要

一种神经网络的超参数处理的方法，包括：将用于进行模型训练的数据中的第一数据分为K等份，为模型生成一个超参数字典；每次训练时，对所述超参数字典中的参数的取值进行排列组合，针对每一种排列组合循环选取K‑1份的数据进行训练，剩余一份数据进行验证，记录K次模型验证的模型得分均值和训练时间的平均值；选择最优的模型得分均值及处于指定范围内的训练时间的平均值对应的参数组合，作为所述模型的超参数组合。还提供一种神经网络的超参数处理的装置。本方案可以将超参数这种手动设置，转变为依赖于经验的过程自动化，极大减轻了模型设计人员的工作量，提高了工作效率。同时通过更适合的超参数设置，提高模型训练的速度和模型的精度。

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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