[发明专利]滤波器特异性作为用于神经网络的训练准则有效
| 申请号： | 201680024438.0 | 申请日： | 2016-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN107533669B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | R·B·托瓦 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 周敏;陈炜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种训练神经网络模型的方法包括在预定数目的训练迭代之后确定多个滤波器的特异性。该方法还包括基于该特异性来训练这些滤波器中的每一个滤波器。 | ||
| 搜索关键词： | 滤波器 特异性 作为 用于 神经网络 训练 准则 | ||
【主权项】：
一种训练神经网络模型的方法，包括：在预定数目的训练迭代之后确定多个滤波器的特异性；以及至少部分地基于所述特异性来训练所述多个滤波器中的每一个滤波器。
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