一种多深度学习模型的最优选取方法及系统

摘要

本发明提供一种多深度学习模型的最优选取方法及系统，方法包括：对于同一类型的深度学习模型，基于相同的训练数据集进行训练，得到多个不同版本的深度学习模型；确定深度学习模型的多个评价指标，计算每一个版本的深度学习模型的每一个评价指标值；对于同一个执行任务的多个版本的深度学习模型，基于每一个版本的深度学习模型的多个评价指标值，选取最优版本的深度学习模型。本发明通过对多个不同版本的深度学习模型的对比评估，从而选取最优的深度学习模型，提高应用选定的最优深度学习算法模型进行目标预测的适用准确性及有效性。