卷积神经网络的训练加速方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种卷积神经网络的训练加速方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：根据训练集的样本类别，计算每个样本的初始采样权重；设置加速训练相关参数；若当前轮次属于基础训练阶段，则根据初始采样权重对训练集全集采样得到样本子集；否则：若当前轮次为学习单元中的首个轮次，则对训练集全集进行学习；否则按照采样率和上一轮训练中获得的采样权重对上一个轮次参与训练的样本集进行采样，得到样本子集；利用样本子集对卷积神经网络进行一轮训练，并记录每个样本的损失函数值；根据上一轮次样本的损失函数值，计算样本子集中每个样本的采样权重；若对卷积神经网络训练的总轮次达到训练总轮次数，则停止训练，得到训练好的卷积神经网络训练。本发明降低了简单样本参与训练的次数，缩短了训练所需的时间，降低了训练成本。