一种神经网络模型交互训练方法、装置及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202111545139.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114219078A | 公开（公告）日 | 2022-03-22 |
| 申请公布号 | CN114219078A | 申请公布日 | 2022-03-22 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 乔少华 | 申请（专利权）人 | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 代理机构 | 武汉蓝宝石专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 万畅 |
| 地址 | 430000湖北省武汉市东湖新技术开发区软件园东路1号软件园4.1期B6栋1层、9层、10层01室（自贸区武汉片区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种神经网络模型交互训练方法及装置，其方法包括：确定参与交互训练的一个主神经网络，以及至少一个次神经网络；根据所述主神经网络和次神经网络之间的分布差异，确定参与交互训练的目标函数；根据所述目标函数训练所述主神经网络和次神经网络，直至目标函数值达到阈值且趋于稳定，得到训练完成的主神经网络。本发明提出一种神经网络交互训练方法，同时采用KL散度来度量主网络与次网络的预测概率分布差异，实现主次网络交互学习经验来引导主网络学习，从而获得与次网络相近或略高的性能，也缓解了主网络单独训练时收敛缓慢，容易陷入局部最优，特别在训练样本量限制条件下，网络模型泛化性较弱，检出率偏低等问题。 |
