一种动态平衡分类数据的神经网络训练系统、方法及存储介质

摘要

本发明公开了一种动态平衡分类数据的神经网络训练系统、方法及存储介质，方案主要包括：输入单元根据预设数据分类方式存储初选数据，优化器获取该初选数据，经处理后获取数据向量以计算各初选数据的重要性分数I并排序，该优化器根据预设筛选比M剔除部分初选数据获取精选数据，输出单元汇总精选数据，组成数据训练模型，向目标神经网络输入供其训练，从而能够实现自动筛除对训练作用小的数据，提高了神经网络的训练效率。