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申请/专利权人：广芯微电子(广州)股份有限公司
摘要：本申请属于计算机技术领域，公开了一种神经网络训练方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取多个样本输入第一神经网络，得到各样本的第一输出结果；重复上述步骤直到达到预设次数；计算最后一次训练时各个样本的误差；基于各个误差对各样本进行排序；对排序结果按预设比例进行划分，得到低误差样本集和高误差样本集；基于高误差样本集训练第二神经网络；计算高误差样本集的高误差平均样本值和低误差样本集的低误差平均样本值；获取目标样本，计算目标样本到高误差平均样本值的第一距离和到低误差平均样本值的第二距离；基于第一距离和第二距离的大小关系得到最终结果。本申请能够保证神经网络输出的最终结果的精度稳定。
主权项：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取多个样本输入第一神经网络，得到各所述样本的第一输出结果；步骤S2，返回步骤S1，直到重复训练次数达到预设次数；步骤S3，计算最后一次训练时各个所述样本的误差；步骤S4，基于各个所述误差对各所述样本进行排序；步骤S5，对排序结果按预设比例进行划分，得到低误差样本集和高误差样本集；步骤S6，基于所述高误差样本集训练第二神经网络；所述样本包括电池的当前时刻和上一时刻的电流值，以及当前时刻和上一时刻的电压值；所述第一神经网络和所述第二神经网络用于计算所述电池的电量或充放电剩余时间；步骤S7，计算高误差样本集的高误差平均样本值和低误差样本集的低误差平均样本值；步骤S8，获取目标样本，计算所述目标样本到所述高误差平均样本值的第一距离和到所述低误差平均样本值的第二距离；步骤S9，若所述第一距离大于等于所述第二距离，则将所述目标样本输入训练好的第一神经网络，得到最终结果；否则，将所述目标样本分别输入训练好的所述第一神经网络和所述第二神经网络，将所述第一神经网络和所述第二神经网络输出的和值作为最终结果。
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权利要求：
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