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针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练

摘要

本发明公开了针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练。所公开的微训练技术通过使用相对短的系列微训练步骤以低学习率执行迭代精细化来提高训练的神经网络的准确性。神经网络训练框架接收训练后的神经网络以及第二训练数据集和超参数集。神经网络训练框架通过使用较低的学习率来调整训练后的神经网络的一个或更多个权重,从而促进增量精度的提高,而本质上不改变训练后的神经网络的计算结构,从而产生微训练的神经网络。可以评估微训练的神经网络的准确性和/或质量的变化。可以在微训练的神经网络上执行其他微训练会话,以进一步提高准确性或质量。

著录项

  • 公开/公告号CN113392968A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辉达公司;

    申请/专利号CN202011083316.3

  • 申请日2020-10-12

  • 分类号G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06T5/00(20060101);

  • 代理机构11336 北京市磐华律师事务所;

  • 代理人赵楠

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-06-19 12:35:33

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