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METHOD FOR GENERATE A DEEP LEARNING MODEL USING LAYER BLOCKS

机译:使用图层块生成深度学习模型的方法

摘要

The present disclosure relates to a deep learning generation method using a layer block. The deep learning generation method using a layer block includes, in an electronic device having a display, one or more processors, and a memory, displaying a user interface screen on a display, and one candidate block among a plurality of candidate blocks included in a first area. Detecting a first user input for moving from the first area to the second area after selecting, and in response to detecting the first user input, moving one selected candidate block from the first area to the second area And changing the first deep learning model by associating the moved one candidate block with at least some of the plurality of blocks included in the second region. Here, the user interface screen includes a first region including a plurality of candidate blocks representing a plurality of layers provided by the deep neural network framework, and a plurality of blocks representing a plurality of layers included in the first deep learning model. It may include a second area.
机译:本公开涉及使用层块的深度学习生成方法。使用层块的深度学习生成方法包括在具有显示器,一个或多个处理器和存储器中的电子设备中包括在显示器上显示用户界面屏幕的电子设备,以及包括在a中的多个候选块中的一个候选块。第一个区域。在选择之后检测从第一区域移动到第二区域的第一用户输入,并且响应于检测到第一用户输入,将一个选定的候选块从第一区域移动到第二区域并通过关联改变第一深度学习模型移动的一个候选块,其中至少一些包括在第二区域中的多个块中的一些。这里,用户界面屏幕包括第一区域,包括表示由深神经网络框架提供的多个层的多个候选块,以及表示第一深度学习模型中包括的多个层的多个块。它可能包括第二个区域。

著录项

  • 公开/公告号KR102245480B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR1020200062815

  • 发明设计人 박병화;김익재;권영준;

    申请日2020-05-26

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 18:28:45

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