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一种基于回调的深度神经网络错误定位方法
成果名称: | 一种基于回调的深度神经网络错误定位方法 | 关键字: | 训练 , dnn , 准确率 , 损失 , 模型 , 拟合 , 验证 , 准确 , 错误 , 过拟合 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 江苏省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202311835225.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | |||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于回调的深度神经网络错误定位方法,分为模型准备、错误检测、统计分析三个步骤。在模型准备阶段,选择合理的DNN模型以满足问题需求。错误检测阶段持续跟踪关键参数,通过回调机制监控训练损失、验证损失、训练准确率和验证准确率等参数。统计分析阶段运用滑动平均、变化率计算、阈值判定和可视化分析等方法,准确定位模型中的错误,提高深度学习模型的诊断精度和全面性。针对DNN模型中的欠拟合和过拟合问题进行错误定位,实现了对深度学习模型训练问题的实时诊断与定位,提高了定位的全面性和精确性,为深度学习模型的错误诊断提供更加全面的支持。
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王美娇
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