[发明专利]面向深度学习模型训练的性能预测方法及相关设备在审
| 申请号： | 202210395968.3 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114816954A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 吕欣;王彤;王建;蔡梦思 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李博瀚 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请提供一种面向深度学习模型训练的性能预测方法及相关设备，所述方法包括：获取所述深度学习模型的目标算子；获取所述目标算子的特征参数；根据所述特征参数的参数范围，确定所述目标算子的运行时间；基于所述目标算子的运行时间，采用梯度提升树算法训练得到算子性能预测模型；根据所述算子性能预测模型对待预测算子的运行时间进行预测，以得到所述待预测算子的运行时间预测值。本申请的方法能够快速准确地预测深度学习模型的性能，进而提升研究人员的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 学习 模型 训练 性能 预测 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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