公开(公告)号：CN114897158A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210491871.2

申请日：2022-05-07

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 王晓星 ,  初祥祥 ,  魏晓林

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请公开了一种数据处理模型的训练方法、数据处理方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。方法包括：获取当前次训练对应的第一数据增强参数、第一网络模型以及第一训练数据，第一数据增强参数用于表征数据增强处理的信息；基于第一数据增强参数，对第一训练数据进行数据增强处理，得到数据增强处理后的第一训练数据；基于数据增强处理后的第一训练数据，对第一网络模型的模型参数进行调整，得到第二网络模型；响应于满足训练结束条件，将第二网络模型作为数据处理模型。由于是基于数据增强处理后的第一训练数据训练得到的数据处理模型，使得模型的预测能力得以提升，从而提升了模型的鲁棒性和准确性，提高了数据处理结果的准确性。

公开(公告)号：CN113344186A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110641506.0

申请日：2021-06-09

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 初祥祥 ,  范裕达 ,  王晓星 ,  魏晓林

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书公开了一种神经网络架构搜索的方法及图像分类的方法和装置，搜索模型中包含第一权重和第二权重，对于待生成神经网络架构中的一个架构单元而言，第一权重表示该架构单元与待生成神经网络架构中的每个其他架构单元之间的连接的重要性，第二权重表示采用搜索空间中的每个备选单元来实现该架构单元的重要性，在训练搜索模型时，根据第一权重选择与该架构单元相连的其他架构单元，根据第二权重选择用于实现该架构单元的备选单元，根据选择的结果生成神经网络架构，预测生成的神经网络架构的质量，根据预测结果对搜索模型进行训练，以调整第一权重和第二权重，通过训练完成的搜索模型生成神经网络架构，可有效提高生成的神经网络架构的质量。