摘要：本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，目的是為解決現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整個(gè)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和計(jì)算過(guò)程中有大量的時(shí)間消耗在樣本采集和訓(xùn)練過(guò)程上的問(wèn)題。本發(fā)明提供一種新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練方法，該方法包括如下步驟：確定一定數(shù)量的樣本集合作為訓(xùn)練的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集合，對(duì)訓(xùn)練權(quán)值進(jìn)行適度的扭曲，設(shè)置訓(xùn)練的初始學(xué)習(xí)率和最終學(xué)習(xí)率；以初始學(xué)習(xí)率為基礎(chǔ)，使用二階反向傳播學(xué)習(xí)算法對(duì)樣本集合進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)學(xué)習(xí)率達(dá)到最終學(xué)習(xí)率時(shí)，結(jié)束訓(xùn)練。本發(fā)明適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的樣本訓(xùn)練。
- 專利類型發(fā)明專利
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- 發(fā)明人游萌;
- 地址621000 四川省綿陽(yáng)市高新區(qū)綿興東路35號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201510903228.6
- 申請(qǐng)時(shí)間2015年12月09日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN105550747A
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2016年05月04日
- 分類號(hào)G06N3/08(2006.01)I;
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