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申请/专利权人：上海人工智能创新中心

摘要：本发明公开一种深度学习模型的选择方法，其对不同深度学习模型进行训练、验证及测试，对测试结果进行比较，选取符合预设条件的深度学习模型，其中，不同深度学习模型的训练、验证及测试均通过同一个执行器实现：首先通过执行器根据给定的深度学习算法构建所需的模块：模型、数据集、训练循环控制器、验证循环控制器、测试循环控制器以及钩子，然后根据预设的逻辑，调用训练循环控制器、验证循环控制器、或测试循环控制器以进行模型训练、验证或测试。由于无需针对不同深度学习算法开发专门的流程，而是通过调用相应的模块即可方便地实现多种深度学习算法，因此可以方便地比较不同算法的优劣，进而确定最合适的模型。

主权项：1.一种深度学习模型的选择方法，其特征在于，其中所述深度学习模型应用于图像，所述选择方法包括步骤：对不同深度学习模型进行训练、验证及测试，对测试结果进行比较，选取符合预设条件的深度学习模型，其中，所述不同深度学习模型的训练、验证及测试均通过同一个执行器实现，且任一深度学习模型的训练、验证及测试包括步骤：通过所述执行器根据给定的深度学习算法构建所需的模块，所述模块包括：模型、数据集、训练循环控制器、验证循环控制器、测试循环控制器以及钩子，其中所述数据集包括训练数据集、验证数据集以及测试数据集，所述训练循环控制器被配置为每一轮次或每一次迭代调用一次所述训练数据集进行一个轮次的训练或者一次迭代；和或所述验证循环控制器被配置为在预设时刻调用一次所述验证数据集及验证评测器进行一次迭代，以用于模型的验证；和或所述训练循环控制器被配置为在预设时刻调用一次所述测试数据集及测试评测器进行一次迭代，以用于模型的测试，以及所述钩子设置于以下一个或多个步骤的前后：模块构建、训练、验证、及测试，且所述钩子被配置为可以查询、修改或调用对应步骤的输入或输出参数；以及根据预设的逻辑，调用所述训练循环控制器、验证循环控制器、或测试循环控制器以进行模型训练、验证或测试，其中所述模型训练包括：按预设的最大迭代轮次在数据集上反复迭代，并进行模型的前向推理和反向传播以及优化，所述验证包括：在预设时刻，对训练完成的模型进行验证，并输出验证集上的评价指标，所述执行器根据所述评价指标，在下一迭代轮次训练前对深度学习训练的超参数进行调整，以及所述测试包括：在预设时刻，对训练完成的模型进行测试，并输出测试集上的评价指标。

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权利要求：

百度查询： 上海人工智能创新中心 一种深度学习模型的选择方法、装置及设备