基于输出相关函数的岗位胜任力模型优化方法、装置

本申请涉及基于输出相关函数的岗位胜任力模型优化方法、装置。该方法包括：初始化每一层神经网络的网络参数；基于预设输入数据、网络参数，通过输出相关函数计算预设输入数据在每一层神经网络对应的输出相关函数值，基于网络参数和输出相关函数值生成输出相关函数值关于网络参数的分布趋势，基于分布趋势调整网络参数、神经网络的层数以及神经元的个数，重新返回基于预设输入数据、网络参数，通过输出相关函数计算预设输入数据在每一层神经网络对应的输出相关函数值的步骤；直至输出相关函数值的分布趋于正态分布。该方法能记录权重矩阵和偏置向量的随机分布特征，评估这些特征对神经网络性能的影响，实现对神经网络层间参数的精细化管理和优化。