[發明專利]神經網絡模型獲取方法及系統、數據處理方法

在審

• 申請號: 202110026477.7
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112766476A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 唐亮;劉松
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F9/455
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李英艷;李志新

1.一種由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，應用于神經網絡模型獲取系統，所述神經網絡模型獲取系統至少包括：管理模塊、參數獲取模塊、訓練模塊；其中，所述由計算機執行的神經網絡模型獲取方法包括：

步驟S11，通過所述管理模塊接收所述參數獲取模塊發送的超參數，并發送所述超參數至所述訓練模塊；

步驟S12，通過所述訓練模塊基于所述超參數訓練所述神經網絡模型，確定訓練評價信息，并將所述訓練評價信息發送至所述管理模塊；

步驟S13，通過所述管理模塊發送所述訓練評價信息至所述參數獲取模塊；

步驟S14，通過所述參數獲取模塊基于所述訓練評價信息調整所述神經網模型的超參數，并將調整后的超參數發送至所述管理模塊；

步驟S15，重復所述步驟S11至所述步驟S14，通過所述管理模塊確定所述神經網絡模型最終的超參數，并獲取所述最終的超參數對應的神經網絡模型。

2.根據權利要求1所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，其中，所述神經網絡模型獲取系統還包括：指令獲取模塊；所述由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，還包括：

通過所述指令獲取模塊獲取創建信息，并發送至所述管理模塊，其中，所述創建信息包括神經網絡模塊的初始化信息及搜索范圍；

通過所述管理模塊發送所述創建信息至所述參數獲取模塊；

通過所述參數獲取模塊基于所述創建信息確定所述神經網絡模型初始的超參數，并發送至所述管理模塊。

3.根據權利要求1所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，其中，所述神經網絡模型獲取系統基于Kubernetes設置，所述訓練模塊包括多個job容器；所述步驟S12包括：通過任一所述job容器，基于所述超參數訓練所述神經網絡模型，確定所述訓練評價信息。

4.根據權利要求1-3任一項所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，其中，所述神經網絡模型獲取系統還包括：存儲模塊；所述由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，還包括：

所述管理模塊將所述最終的超參數和/或所述最終的超參數對應的神經網絡模型發送至所述存儲模塊。

5.根據權利要求4所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，其中，所述存儲模塊為分布式文件存儲的數據庫。

6.一種數據處理方法，其中，所述數據處理方法包括：

通過如權利要求1-5任一項所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，獲取神經網絡模型；

通過所述神經網絡模型，進行數據處理。

7.根據權利要求6所述的數據處理方法，其中，所述通過所述神經網絡模型，進行數據處理，包括：

通過所述神經網絡模型，進行圖像識別或圖像分類。

8.一種神經網絡模型獲取系統，用于通過如權利要求1-5任一項所述的由計算機執行的神經網絡模型獲取方法，獲取神經網絡模型；其中，所述神經網絡模型獲取系統包括：管理模塊、訓練模塊以及參數獲取模塊；

所述管理模塊用于接收所述參數獲取模塊發送的超參數，并發送所述超參數至所述訓練模塊；

所述訓練模塊用于基于所述超參數訓練所述神經網絡模型，確定訓練評價信息，并將所述訓練評價信息發送至所述管理模塊；

所述管理模塊還用于發送所述訓練評價信息至所述參數獲取模塊；

所述參數獲取模塊用于基于所述訓練評價信息調整所述神經網模型的超參數，并將調整后的超參數發送至所述管理模塊；

所述管理模塊還用于確定所述神經網絡模型最終的超參數，并獲取所述最終的超參數對應的神經網絡模型。

9.根據權利要求8所述的神經網絡模型獲取系統，其中，所述神經網絡模型獲取系統還包括：指令獲取模塊，用于獲取創建信息，并發送至所述管理模塊，其中，所述創建信息包括神經網絡模型的初始化信息及搜索范圍；

所述管理模塊還用于：發送所述創建信息至所述參數獲取模塊；

所述參數獲取模塊還用于：基于所述創建信息確定所述神經網絡模型初始的超參數，并發送至所述管理模塊。