基于DNN的回归分布模型及其训练方法、电子设备

摘要

本发明提供一种基于DNN的回归分布模型训练方法，其用于训练获得回归分布模型W(x，a)＝b，x为特征值，其包括n个子特征，n≥1，a和b其中一者为分位点，另一者为对应分位点的回归值；所述方法将分位点或回归值以变量作为DNN的输入参数进行了模型训练，可训练获得预测任意分位点的回归值之第一模型F(x，q)＝y和/或预测任意回归值的分位点之第二模型Q(x，y)＝q。本发明所提供的基于DNN的回归分布模型训练方法训练所获得的模型及电子设备均具有预测便利，节约了计算资源，预测效率高等优点。