神经网络模型训练装置和方法

摘要

本公开涉及神经网络模型训练装置和方法。所述装置包括：迭代计算单元，用于对神经网络模型中的路径的权重进行迭代计算；以及判断与输出单元，用于当满足停止迭代的条件时，停止迭代，并输出本次迭代的路径的权重作为最终权重，其中，迭代计算单元包括：权重计算单元，用于计算本次迭代的路径的权重；相关函数计算单元，用于从用于训练所述神经网络模型的样本集合中随机选取一个样本，并根据本次迭代的路径的权重来计算所选样本的相关函数，并且保持样本集合中除所选样本之外的其它样本的相关函数不变，样本的相关函数是与样本的损失函数相关联的函数；以及总相关函数计算单元，用于根据所选样本和其它样本的相关函数来计算本次迭代的总相关函数。

主权项

一种神经网络模型训练装置，包括：迭代计算单元，用于对神经网络模型中的路径的权重进行迭代计算；以及判断与输出单元，用于当满足停止迭代的条件时，停止迭代，并输出本次迭代的路径的权重作为所述神经网络模型中的路径的最终权重，其中，所述迭代计算单元包括：权重计算单元，用于计算本次迭代的路径的权重；相关函数计算单元，用于从用于训练所述神经网络模型的样本集合中随机选取一个样本，并根据本次迭代的路径的权重来计算所选样本的相关函数，并且保持所述样本集合中除所选样本之外的其它样本的相关函数不变，其中样本的相关函数是与所述样本的损失函数相关联的函数；以及总相关函数计算单元，用于根据所选样本的相关函数和所述其它样本的相关函数来计算本次迭代的总相关函数。