1.一种神经网络模型的训练方法,其特征在于,包括: 通过神经网络模型对标注有目标标签的训练样本进行预测,得到所述训练样本的预测标签; 获取所述目标标签与所述预测标签之间的误差,并在所述神经网络模型中对所述误差进行反向传播; 获取所述神经网络模型包含的各个网络层的缩放值,所述缩放值用于指示对反向传播至相应网络...
本发明提出一种神经网络模型的训练方法及装置,其中,该方法包括:获取神经网络初始模型;对所述神经网络初始模型的网络参数进行参数量化以生成参数量化神经网络模型;以及对所述参数量化神经网络模型进行激活量化.由于在训练神经网络模型的过程中,对网络参数和激活结果进行了量化,使应用比特乘法成为可能,实现了在保证神经网络...
神经网络模型训练方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,神经网络模型训练方法及装置说明:本发明提出一种神经网络模型训练方法及装置,其中,方法包括:通过基于待训练的神经网络模型,确定对应的样...专利查询请上爱企查
本发明公开一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:获取图像训练数据集;根据图像训练数据集,创建小批量样本集;获取小批量样本集的特征集合;依次以小批量样本集中的每一个待训练图像作为锚点,分别为每个锚点在特征集合中确定其对应的难正例的特征与难负例的特征;根据每一个锚点的特征及其对...
在神经网络模型的训练过程中,为了最小化损失函数,我们通常采用优化算法来逐步调整模型的参数。这些优化算法基于损失函数关于模型参数的梯度信息来更新参数,使得损失函数值逐渐减小。以下是一些常用的优化算法: 梯度下降法(Gradient Descent): 这是最基本的优化算法,通过计算损失函数关于模型参数的梯度,并沿着梯度的反方向更...
训练神经网络模型的方法和装置专利信息由爱企查专利频道提供,训练神经网络模型的方法和装置说明:本申请涉及终端人工智能,提供了一种训练神经网络模型的方法和装置,联合迁移学习的方法和深度学习的...专利查询请上爱企查
一种声源分离方法、神经网络的模型训练方法、声源分离装置、神经网络的模型训练装置和存储介质。声源分离方法包括:获取混合音频;确定与混合音频对应的声源标签组;根据声源标签组,确定条件向量组;将条件向量组和混合音频输入至第一神经网络进行声源分离处理以得到目标声源组,其中,目标声源组中的目标声源与条件向量组的条件向...
1.一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法,包括: 权重矩阵获得步骤,获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵; 权重矩阵分块步骤,按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列; 待裁剪权值元素集中步骤,根据子块中的矩阵元素的权值绝对值和值,通过行列交换,将权值较小的矩阵元素集中到待裁剪子...
本申请公开了一种歌曲挖掘方法、装置、设备及计算机可读存储介质,获取待挖掘的目标歌曲;获取与目标歌曲间满足相似条件的历史歌曲;基于历史歌曲确定第一目标输入信息,基于目标歌曲确定第二目标输入信息;并传输第一目标输入信息和第二目标输入信息至预先训练的神经网络模型,获取预先训练的神经网络模型输出的目标歌曲的目标交互...
本说明书实施例提供基于隐私保护的神经网络模型训练方法,装置及系统.第一和第二成员设备分别具有第一和第二特征数据,第一和第二特征数据按照垂直切分方式组成神经网络模型的训练数据样本的特征数据,第一或第二成员设备具有标签数据.第一成员设备接收第二成员设备所具有的数据,并与第二成员设备共同初始化神经网络模型.在...