龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：一种训练机器学习模型的方法包括接收所述机器学习模型的训练数据，其中所述训练数据包括多个批次。所述方法还包括将所述机器学习模型的下采样层应用于所述训练数据的所述多个批次以为所述下采样层确定包括可学习参数的步长。将所述机器学习模型的所述下采样层应用于所述训练数据的批次包括：将空间域中的输入投影到傅里叶域；基于所述步长的当前值和所述输入的维度来在所述傅里叶域中构建掩模；将所述掩模作为低通滤波器应用于所投影的输入以在所述傅里叶域中产生张量；基于所述掩模来裁剪所述张量；以及将所裁剪的张量变换到所述空间域。
主权项：1.一种训练机器学习模型的方法，所述方法包括：接收所述机器学习模型的训练数据，其中所述训练数据包括多个批次；将所述机器学习模型的下采样层应用于所述训练数据的所述多个批次以为所述下采样层确定包括可学习参数的步长，其中将所述机器学习模型的所述下采样层应用于所述训练数据的批次包括：将空间域中的输入投影到傅里叶域；基于所述步长的当前值和所述输入的维度来在所述傅里叶域中构建掩模；将所述掩模作为低通滤波器应用于所投影的输入以在所述傅里叶域中产生张量；基于所述掩模来裁剪所述张量；以及将所裁剪的张量变换到所述空间域；以及基于所确定的步长来输出经训练的机器学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 在卷积神经网络中学习步长
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号