发明公开
- 专利标题: 一种用于获取最优深度学习模型的方法和系统
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申请号: CN202210486649.3申请日: 2022-05-06
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公开(公告)号: CN114861935A公开(公告)日: 2022-08-05
- 发明人: 周源 , 陶星开 , 刘宇涵 , 刘宇飞 , 陈吉红
- 申请人: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
- 申请人地址: 北京市海淀区清华园; ;
- 专利权人: 清华大学,华中科技大学,中国工程院战略咨询中心
- 当前专利权人: 清华大学,华中科技大学,中国工程院战略咨询中心
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清华园; ;
- 代理机构: 武汉臻诚专利代理事务所
- 代理商 宋业斌
- 主分类号: G06N20/00
- IPC分类号: G06N20/00 ; G06N3/08 ; G06N3/04
摘要:
本发明公开了一种用于获取最优深度学习模型的方法,包括:获取科研人员输入的参数,包括任务、与该任务对应的深度学习模型名称NameModel、实现该深度学习模型对应的深度学习框架名称NameFramework、以及该深度学习模型的结构参数,获取科研人员输入的、与参数相关的数据,对该数据进行预处理,以得到预处理后的数据,对深度学习模型名称NameModel深度学习框架名称NameFramework进行处理,以建立所需的深度学习模型,将预处理后的数据输入建立的深度学习模型中进行训练,以得到最终的最优深度学习模型。本发明能够解决现有深度学习在数控机床领域的应用过程中,深度学习算法代码实现、算法环境配置、模型调试过程费时费力,且成本高昂的技术问题。