深度神经网络模型的训练方法和设备[发明专利]

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专利名称：深度神经网络模型的训练方法和设备专利类型：发明专利发明人：陈海波,吴伟,李晓燕申请号：CN201510401619.8申请日：20150707公开号：CN104933463A公开日：20150923

摘要：本发明的实施方式提供了一种深度神经网络模型的训练方法。该方法包括：当训练数据的大小发生改变时，针对改变后的训练数据，分别计算所述改变后的训练数据在预设的至少两个候选训练方案中的训练耗时；从预设的至少两个候选训练方案中选取训练耗时最小的训练方案作为所述改变后的训练数据的最佳训练方案；将所述改变后的训练数据在所述最佳训练方案中进行深度神经网络模型训练。本发明的方法可以解决现有技术中由于固定地采用某一种训练方案不适用于所有大小的训练数据而导致训练速度变慢的问题。此外，本发明的另一方面提供了一种深度神经网络模型的训练设备。

申请人：杭州朗和科技有限公司

地址：310052 浙江省杭州市滨江区长河街道网商路599号4幢301室

国籍：CN

代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司

代理人：王宝筠

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