高效即时学习框架及局部模型的训练方法

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高效即时学习框架及局部模型的训练方法
申请号:CN202410957045
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118917373A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种高效即时学习框架、局部模型的训练方法及存储介质。所述高效即时学习框架包括相似样本选择模块及学习器模块。所述相似样本选择模块包括相似度计算单元、样本长度计算单元及子集划分单元。所述学习器模块包括输入层、多分支变尺度卷积单元、平坦化层、全连接层及加权求和层。该高效即时学习框架、局部模型的训练方法及存储介质均能显著提升即时学习的效率及样本选择相似度,并且具有较强的非线性映射能力。
技术关键词
初始聚类中心 神经网络结构 平坦化层 多分支 学习器 框架 训练样本集 非线性 模块 输出特征 计算机 指标 可读存储介质 精度 变量 尺寸 指令
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