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模型训练方法及装置、存储介质及电子设备

基本信息

申请号 CN201811601070.7 申请日 -
公开（公告）号 CN109657793B 公开（公告）日 2020-09-22
申请公布号 CN109657793B 申请公布日 2020-09-22
分类号 G06N3/08 分类 计算；推算；计数;
发明人 周常青;蔡炀 申请（专利权）人 广州小狗机器人技术有限公司
代理机构 北京集佳知识产权代理有限公司 代理人 李伟;王宝筠
地址 100022 北京市朝阳区东三环中路63号710室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供一种模型训练方法，包括：将多种图片类别以及所述神经网络基础模型分摊至不同的GPU显卡，选取训练样本输入至每个GPU中的子模型中进行训练，确定训练样本在整体模型中属于每个图片类别的得分值的总得分值，并将该总得分值分别反向传输至每个GPU中；依据该总得分值，及训练样本图片在每个GPU中属于各个图片类别的得分值，对整个神经网络模型的损失函数的进行优化直到收敛，当损失函数的输出值满足预设的收敛条件时，也就完成对每个GPU中的训练子模型的训练。本发明提供的训练方法，可使神经网络能够对任意大规模类别的数据集进行训练，且模型数据传递量少，使得训练速度与小规模数据集类别训练相比几乎没有损失。