[发明专利]神经网络模型训练方法、分类方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 201811237860.1 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN111091175A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 赵元;辛颖;沈海峰 | 申请（专利权）人： | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人： | 邓超 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种神经网络模型训练方法、分类方法、装置和电子设备。其中，神经网络模型训练方法包括：获取当前应用场景对应的神经网络初始模型和当前应用场景对应的实际样本集；该神经网络初始模型的至少一个网络层包含有多个激活函数；通过实际样本集训练所述神经网络初始模型，以从至少一个网络层包含的多个激活函数中确定最优激活函数；将确定出最优激活函数的神经网络初始模型，作为当前应用场景的神经网络模型。相比激活函数单一且固定的模型，本申请训练的模型具有较好的通用性和扩展性，提升了模型的训练灵活性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 分类 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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