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公开(公告)号：CN116128038A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211610968.7
申请日：2022-12-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于逻辑激活函数和层级梯度嫁接法的神经网络训练方法，包括：获取待训练的可解释神经网络；将所述待训练的可解释神经网络输入至预先构建的网络训练模型中，以得到训练结果；其中，所述网络训练模型是基于逻辑激活函数和层级梯度嫁接法构建的。本发明基于逻辑激活函数和层级梯度嫁接法构建了网络训练模型，所述逻辑激活函数利用新的方式模拟短路和断路操作，所述层级梯度嫁接法调整了传播方式，实现可扩展性更好、拟合能力更强的可解释神经网络训练。
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