[发明专利]一种基于人脑记忆机制的深度神经网络训练数据采样方法有效
| 申请号： | 202011307776.X | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112418422B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 何水兵;胡双;孙贤和;银燕龙;陈刚;任祖杰 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人脑记忆机制的深度神经网络训练数据采样方法，包括如下步骤：S1，在初始训练周期，设置下一轮要训练的序列为整个训练集；S2，将训练序列中包含的数据根据批大小打包为多个批，放入神经网络进行训练，并获得样本的训练损失值；S3，根据损失值将样本序列划分为困难、中间、简单三种类型；S4，整个训练序列的样本都增加一个基本时钟，中间和简单的样本需要根据倒计时等待函数分别计算样本的额外增加的时钟数；S5，整个训练集的样本都减少一个时钟数，将时钟数为0的样本放入下一轮将要训练的序列之中；S6，重复步骤2‑5，直到神经网络收敛或者训练周期数结束。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人脑 记忆 机制 深度 神经网络 训练 数据 采样 方法 | ||
【主权项】：
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