实现多任务并行的深度网络训练方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202110518804.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113435571A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113435571A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶杜楠;郭骏;潘正颐;侯大为;闫科萍 | 申请（专利权）人 | 上海微亿智造科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 李佳俊;郭国中 |
| 地址 | 201100上海市闵行区元江路5500号第1幢 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种实现多任务并行的深度网络训练方法和系统，包括：步骤1：设置卷积网络，将多个相关联的子任务连接并共享该卷积网络；步骤2：设置学习率和迭代次数，交替训练不同的网络分支；步骤3：在网络分支的训练效果达到预设标准后停止训练，并输出该网络分支头部代表的任务。本发明将多个任务一起学习，多个任务共享一个模型可以减小模型内存的占用，同时多个任务可以通过一次向前计算得到结果，加快了推理速度。 |
