技術(shù)編號(hào)：40280430
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練領(lǐng)域，具體涉及一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化構(gòu)建與訓(xùn)練方法。背景技術(shù)、隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dnns)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。然而，高性能模型往往伴隨著龐大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和大量的計(jì)算需求，導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間急劇增加，成為制約模型開發(fā)和應(yīng)用的一大瓶頸。、為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究者們提出了預(yù)訓(xùn)練模型的概念。預(yù)訓(xùn)練模型是指在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上先行訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)特征，為后續(xù)針對(duì)特定任務(wù)的微調(diào)提供了良...
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