摘要：本发明涉及神经网络模型的样本训练方法，目的是为了解决目前的神经网络模型在样本训练过程中训练耗时长的问题。本发明提供一种基于多线程互斥的神经网络模型的样本训练方法，包括：确定一定数量的样本集合作为训练的基准数据集合，对训练权值进行适度的扭曲，设置训练的初始学习率和最终学习率；以初始学习率为基础，使用二阶反向传播学习算法对样本集合进行训练，当学习率达到最终学习率时，结束训练，训练时，同一进程中运行多个线程，多线程之间共享数据时，判断共享数据是否为需要加锁的数据，若是，则锁定和释放同步对象采用即用即释放资源的共享权值访问方法。本发明适用于神经网络模型的样本训练。
- 专利类型发明专利
- 申请人四川长虹电器股份有限公司;
- 发明人游萌;
- 地址621000 四川省绵阳市高新区绵兴东路35号
- 申请号CN201510927551.7
- 申请时间2015年12月14日
- 申请公布号CN105574585A
- 申请公布时间2016年05月11日
- 分类号G06N3/08(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
