神经网络训练的训练集有多少
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光云科技申请基于深度神经网络的训练集快速分析方法及电子设备专利...金融界2024年3月27日消息，据国家知识产权局公告，杭州光云科技股份有限公司申请一项名为“基于深度神经网络的训练集快速分析方法及电子设备“公开号CN117763360A,申请日期为2024年2月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于深度神经网络的训练集快速分析方法及电子设备还有呢？
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神经网络的不可解释性神经网络的不可解释性是指神经网络的内部结构和工作原理很难被人类理解和解释的特点。神经网络的不可解释性主要有以下几个方面： 神经网络的参数数量很多，导致模型的复杂性很高，难以分析每个参数的作用和影响。神经网络的训练过程依赖于大量的数据，而数据本身可能存在偏差说完了。
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深圳比特微电子申请用于语音处理的神经网络模型的训练方法专利,有...金融界2024年10月29日消息，国家知识产权局信息显示，深圳比特微电子科技有限公司申请一项名为“用于语音处理的神经网络模型的训练方法、装置”的专利，公开号CN 118824232 A,申请日期为2023 年4 月。专利摘要显示，本申请公开了一种用于语音处理的神经网络模型的训练方法等会说。
神经网络中Dropout的作用,你了解吗Dropout是一种常用的正则化方法，用于减少神经网络的过拟合现象。它的基本思想是在训练神经网络的过程中，随机地将一部分神经元的输出值置为0,从而使得神经网络的结构变得不稳定，从而强制网络学习到更加加鲁棒的特征表示。具体来说，Dropout在训练过程中，对于每个神经元以一等会说。
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腾讯公司取得图像特征提取的神经网络训练的方法、装置和存储介质...金融界2024年3月6日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技(深圳)有限公司取得一项名为“图像特征提取的神经网络训练的方法、装置和存储介质“授权公告号CN113486914B,申请日期为2020年10月。专利摘要显示，一种用于对神经网络进行训练的方法，包括：获取训练图像集，训练图像后面会介绍。
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华为公司申请神经网络模型的训练方法专利,提高模型训练的精度本申请提供一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及系统，应用于训练神经网络模型的计算设备。该方法包括：计算设备在对神经网络模型进行量化训练的过程中，针对量化导致的梯度不准确的问题，根据参数的量化误差的波动值更改梯度补偿策略，使用适用的梯度补偿策略对梯度进行等会说。
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大华股份申请神经网络训练专利,避免神经网络训练出现过拟合的问题基于样本图像对应的预测类别信息以及关键类别信息之间的误差值对神经网络进行迭代训练。本申请通过采集图像获取关键类别信息以及非关键类别信息，基于关键类别信息和非关键类别信息生成合成图像，通过合成图像补充神经网络的训练样本，避免神经网络训练出现过拟合的问题。本还有呢？
自走科技申请用于控制机械臂的神经网络训练专利,提高机械臂工作...金融界2024年11月8日消息，国家知识产权局信息显示，自走科技(北京)有限公司申请一项名为“用于控制机械臂的神经网络训练方法、装置、设备及介质”的专利，公开号CN 118906053 A,申请日期为2024 年7 月。专利摘要显示，本申请实施例提供一种用于控制机械臂的神经网络训练方小发猫。
海康威视取得CN112990424B专利,提高神经网络模型的训练效率金融界2024年5月11日消息，据国家知识产权局公告，杭州海康威视数字技术股份有限公司取得一项名为“神经网络模型训练的方法和装置“授权公告号CN112990424B,申请日期为2019年12月。专利摘要显示，本申请公开了一种神经网络模型训练的方法和装置，属于机器学习技术领域。..
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高通公司申请神经网络的分层监督训练专利,实现使用分层监督训练...本公开的某些方面提供了用于使用分层监督训练神经网络的技术。示例方法一般包括：使用训练数据集以及初始数量的分类簇来训练具有多个阶段的神经网络，训练数据集中的数据可被分类到该初始数量的分类簇中。基于相对于初始数量的分类簇的减少数量的分类簇和验证数据集，针对每小发猫。
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