基于數(shù)據(jù)特征的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自訓(xùn)練方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201611054556.4 申請日 -
公開（公告）號 CN106779064A 公開（公告）日 2017-05-31
申請公布號 CN106779064A 申請公布日 2017-05-31
分類號 G06N3/08(2006.01)I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 吳磊;岳翰;武德安;陳鵬;馮江遠(yuǎn) 申請（專利權(quán)）人 成都國科海博信息技術(shù)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京天奇智新知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 楊春
地址 611731 四川省成都市高新區(qū)（西區(qū)）西源大道2006號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)特征的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自訓(xùn)練方法，包括以下步驟：從事先準(zhǔn)備好的不同樣本集提取對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征，該標(biāo)準(zhǔn)特征表征樣本集本身數(shù)據(jù)分布的特點，并且能夠用來唯一區(qū)分不同的樣本集；將已知樣本集與對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征輸入訓(xùn)練器，尋找具有不同特征的樣本集需要怎樣的參數(shù)設(shè)置才能達(dá)到盡可能高的訓(xùn)練精度；當(dāng)引入新樣本集時，根據(jù)新樣本集的特征來自動選取一組最優(yōu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而保證當(dāng)以該參數(shù)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對新樣本進(jìn)行訓(xùn)練時，能夠得到盡可能高的預(yù)測精度。本發(fā)明的優(yōu)點在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特征自動調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，建立合適的網(wǎng)絡(luò)模型，并能保證能夠達(dá)到較高的測試精度。