[发明专利]一种基于语义网的深度学习流程智能组装方法有效
| 申请号： | 202011148529.X | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112183768B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 郭文忠;柯逍;陈柏涛 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 郭东亮;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于语义网的深度学习流程智能组装方法，包括以下步骤；步骤S1：从不同框架所支持的预处理方法中任选几种作为图像数据的预处理方法，以自动或手动的方式；步骤S2：从不同框架所支持的模型结构中选取网络结构，以自动或手动的方式；步骤S3：从不同框架所支持的优化器中选取训练过程中将要使用的优化器，以自动或手动的方式；步骤S4：建立语义模型描述上述三个步骤所选取的不同框架各算法模块的功能，进行组装，构建机器学习模型训练流程，进行模型训练与结果评估；流程的智能组装与训练评估流程可重复进行，保留效果最好的模型作为最终模型；本发明能够有效地针对机器学习中深度学习的流程进行智能组装与自动探索。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 深度 学习 流程 智能 组装 方法 | ||
【主权项】：
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