[发明专利]深度学习训练方法及装置在审
| 申请号： | 201710094563.5 | 申请日： | 2017-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN108460464A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 高燕;吕达;罗圣美;李伟华 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人： | 焉明涛 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习训练方法及装置，用以解现有深度学习领域中深度学习模型收敛较慢的问题。所述方法包括：在每次迭代训练中，根据各训练数据实例的损失值，从批量训练数据实例中确定出所有困难实例；放弃学习非困难实例的特征，学习所述所有困难实例的特征。本发明中训练方法及装置通过计算训练迭代中训练数据实例的损失值，获得对该次迭代具有较大作用数据实例，并用于对模型进行训练；也就是说集中训练困难实例，加快了模型的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练数据 学习训练 迭代 收敛 学习 迭代训练 计算训练 作用数据 放弃 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习训练方法，其特征在于，所述方法包括：在每次迭代训练中，根据各训练数据实例的损失值，从批量训练数据实例中确定出所有困难实例；放弃学习非困难实例的特征，学习所述所有困难实例的特征。
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