[发明专利]神经网络的训练方法及装置、计算设备在审
| 申请号： | 201711157050.0 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN107958284A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 董健;韩玉刚;颜水成 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙)11276 | 代理人： | 宋菲,刘云贵 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络的训练方法及装置、计算设备，其方法包括将输入数据输入至经训练得到的第一神经网络中，获得第一神经网络的至少一层第一中间层的输出数据；将输入数据输入至待训练的第二神经网络中，获得第二神经网络的至少一层第二中间层的输出数据以及最终输出数据，至少一层第二中间层与至少一层第一中间层具有对应关系；利用至少一层第二中间层的输出数据与至少一层第一中间层的输出数据之间的损失，以及最终输出数据与预标注的输出数据之间的损失，对第二神经网络进行训练。本发明在保持第二神经网络在其计算量不变的情况下，可以大大提升第二神经网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 装置 计算 设备 | ||
【主权项】：
一种神经网络的训练方法，其包括：将所述输入数据输入至经训练得到的第一神经网络中，获得第一神经网络的至少一层第一中间层的输出数据；将所述输入数据输入至待训练的第二神经网络中，获得第二神经网络的至少一层第二中间层的输出数据以及最终输出数据，所述至少一层第二中间层与所述至少一层第一中间层具有对应关系；利用所述至少一层第二中间层的输出数据与所述至少一层第一中间层的输出数据之间的损失，以及所述最终输出数据与预标注的输出数据之间的损失，对第二神经网络进行训练。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京奇虎科技有限公司，未经北京奇虎科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711157050.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种油菜水稻数粒装置
- 下一篇：面向嵌入式系统的神经网络的映射方法及装置
