[发明专利]运算模型训练系统、运算模型训练系统的运作方法及携带式电子装置

权利要求书

1.一种运算模型训练系统的运作方法，该运作方法借由一处理器实施，其特征在于，该运算模型训练系统包括一第一运算模型及至少一第二运算模型，该运作方法包括：

该处理器接收一笔输入数据；

该处理器根据该笔输入数据计算该第一运算模型的一第一中间层数据及该第二运算模型的一第二中间层数据，并以该第一中间层数据及该第二中间层数据的差异作为该第一运算模型与该第二运算模型的一模型差异度；

该处理器接收该笔输入数据输入至该第二运算模型所获得的一输出值，并比较该输出值与一目标值后，获得该第二运算模型的一输出正确度；以及

该处理器依据该输出正确度及该模型差异度更新该第二运算模型的至少一参数。

2.如权利要求1所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该处理器是以一深度学习算法更新该第二运算模型的该至少一参数。

3.如权利要求2所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该深度学习算法包括梯度下降法SGD及自适应时刻估计方法ADAM。

4.如权利要求1所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，更包括：

依据该模型差异度，以一深度学习算法更新该第一运算模型的至少一参数。

5.如权利要求4所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该深度学习算法包括梯度下降法SGD及自适应时刻估计方法ADAM。

6.如权利要求1所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该第一中间层数据及该第二中间层数据被调整，使调整后的该第一中间层数据的长度及调整后的该第二中间层数据的长度相同。

7.如权利要求1所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该第一运算模型的层数大于该第二运算模型的层数。

8.如权利要求1所述的运算模型训练系统的运作方法，其特征在于，该至少一第二运算模型的数量是多个，该第一运算模型对应于该些第二运算模型。

9.一种运算模型训练系统，其特征在于，该运算模型训练系统包括：

一第一运算模型；

至少一第二运算模型；

一输入单元，用以提供一笔输入数据；以及

一处理器，用以执行一指令集，该指令集包括：

一差异度运算单元，用以根据该笔输入数据计算该第一运算模型的一第一中间层数据及该第二运算模型的一第二中间层数据，并以该第一中间层数据及该第二中间层数据的差异作为该第一运算模型与该第二运算模型的一模型差异度；

一正确度运算单元，用以接收该笔输入数据输入至该第二运算模型所获得的一输出值，并比较该输出值与一目标值后，获得该第二运算模型的一输出正确度；及

一模型调整单元，用以依据该输出正确度及该模型差异度，更新该第二运算模型的至少一参数。

10.如权利要求9所述的运算模型训练系统，其特征在于，该模型调整单元是以一深度学习算法更新该第二运算模型的该至少一参数。

11.如权利要求10所述的运算模型训练系统，其特征在于，该深度学习算法包括梯度下降法SGD及自适应时刻估计方法ADAM。

12.如权利要求9所述的运算模型训练系统，其特征在于，该模型调整单元更用以依据该模型差异度，以一深度学习算法更新该第一运算模型的至少一参数。

13.如权利要求12所述的运算模型训练系统，其特征在于，该深度学习算法包括梯度下降法SGD及自适应时刻估计方法ADAM。