【技术实现步骤摘要】
一种深度学习模型训练的管理系统
本专利技术涉及模型训练
，具体为一种深度学习模型训练的管理系统。
技术介绍
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动。现有的深度学习模型的训练，大都是极为复杂的，只适用于开发人员使用，在其他人员进行使用时需要花费较多的时间熟悉深度学习模型的代码，并搭建环境，不便于使用，上手十分困难。
技术实现思路
（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术...
【技术保护点】
1.一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，包括数据获取模块、数据集整合模块、数据预处理模块、网络设计模块、算法优化模块和框架构建模块、训练模块和结果分析模块，所述数据集整合模块包括统计模块、样本均衡模块和切分模块。/n
【技术特征摘要】
1.一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，包括数据获取模块、数据集整合模块、数据预处理模块、网络设计模块、算法优化模块和框架构建模块、训练模块和结果分析模块，所述数据集整合模块包括统计模块、样本均衡模块和切分模块。
2.根据权利要求1所述的一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，所述框架构建模块包括组件管理模块和参数调整模块。
3.根据权利要求2所述的一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，所述组件管理器系统的设置是为了可以快速地对训练模型做一些单独的修改，根据训练模型进行回归分析，生成替换组件。
4.根据权利要求2所述的一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，所述参数调整模块主要分析各参数影响的曲线形状，通过相关的曲线形状，了解PID参数整定的方法，仔细分清各个参数的作用和扰动情况下的相应曲线，可以快速准确地判断一个自动调节系统中，设置合适的参数，确保模型的建立。
5.根据权利要求1所述的一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，所述结果分析模块主要对分析出的结果呈图形化或曲线化的分析图像。
6.根据权利要求1所述的一种深度学习模型训练的管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1：首先由数据获取模块对数据进行获取和标注，并对数据标注前的标签体系设定...
【专利技术属性】
技术研发人员：昂娟，黄莺，刘元，汤慧娟，蒋惜诺，
申请(专利权)人：马鞍山师范高等专科学校，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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