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一种面向微小型AI训练的管理系统和管理方法 

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申请/专利权人:杭州拓麦科技有限公司

摘要:本申请公开了一种面向微小型AI训练的管理系统和管理方法。一种面向微小型AI训练的管理系统,包括:数据集收集模块,用于收集训练样本;预测模块,内置有预测模型,预测模块接收训练样本,以对预测模型进行训练;权重信息监测模块,用于获取用于训练预测模型的每个训练样本,以及训练完成之后预测模型的权重更新信息。本申请所提供的技术方案中,在对神经网络模型进行训练时,并不是一次性向预测模型输入一个训练样本,而是将不同种类的样本输入至预测模块中,对预测模型进行并行训练,所以增加了神经网络模型的训练效率。

主权项:1.一种面向微小型AI训练的管理系统,包括,数据集收集模块,用于收集训练样本;预测模块,内置有预测模型,预测模块接收训练样本,以对预测模型进行训练;其特征在于,所述的管理系统还包括:权重信息监测模块,用于获取训练预测模型的每个训练样本,以及训练完成之后预测模型的权重更新信息;管理模块,根据各训练样本的权重更新信息,将训练样本划分为若干种样本类型;其中,在预测模块对预测模型进行交叉训练时,管理模块每次从每种样本类型中抽出1个训练样本输入至预测模块内,预测模块接收每种样本类型对应的训练样本以对预测模型进行并行训练;所述权重更新信息包括每个权重参数的信息变化率θd,i,θd,i为预测模型使用第i个样本进行训练时,第d个权重参数的变化率,d为预测模型中的权重参数的索引,d∈[1,D],D为预测模型中权重参数的总数。

全文数据:

权利要求:

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