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专利信息

一种人工智能框架进行CNN迭代训练方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-718-4280-8432
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种人工智能框架进行CNN迭代训练方法,为了实现智能训练,也可称为挂机训练。本CNN训练框架采用了动态学习率的算法和自动判收敛算法。随着训练轮次的展开,学习率会根据反向梯度算法中的梯度变化而动态调整,逐步减小至预设的值。梯度变化在一定时间内变化小于阈值,那么系统将自行停止训练,标志训练完成。训练完成后,用测试程序把得到的网络文件对未知样本集进行分类识别,再稍加辅以人工矫正,便能很方便的扩充训练数据集,进行迭代训练。最终实现的网络分类准确率能达到99.8％。
附件下载：  (原始资料备查)

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