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申请/专利权人：广州海洋地质调查局
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、海底地形预测方法及模型训练装置，方法包括：获取初始训练数据集；获取验证数据；通过二维经验模态分解，对初始训练数据集中的重力数据进行数据维度扩增，进而整理得到测试数据；以波长带深度数据作为输出标签，将测试数据输入预设神经网络进行网络训练，得到深度预测结果；基于单个批次的验证数据，结合深度预测结果进行基于距离的深度误差评估处理，获得深度误差；对深度误差进行反向传播，并结合梯度下降对预设神经网络的参数进行修正，直至满足预设条件，得到海底地形深度预测模型。本发明无需较大计算量，适用于大面积区域的海底地形预测，且无需调参，能够较好的刻画地形，可广泛应用于数据处理技术领域。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取初始训练数据集；获取验证数据；所述初始训练数据集包括匹配的重力数据和深度数据；所述验证数据包括多波束深度数据和地震深度数据；通过二维经验模态分解，对所述初始训练数据集中的所述重力数据进行数据维度扩增，进而整理得到测试数据；以所述深度数据作为输出标签，将所述测试数据输入预设神经网络进行网络训练，得到深度预测结果；所述预设神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括多层全连接层；基于单个批次的所述验证数据，结合所述深度预测结果进行基于距离的深度误差评估处理，获得深度误差；对所述深度误差进行反向传播，并结合梯度下降对所述预设神经网络的参数进行修正，直至满足预设条件，得到海底地形深度预测模型；所述预设条件包括使用的验证数据达到预设批次数、所述深度误差小于预设阈值和所述网络训练达到预设迭代次数中的一种或多种组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州海洋地质调查局 一种模型训练方法、海底地形预测方法及模型训练装置
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