一种人工智能模型的训练系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能训练技术领域，具体涉及一种人工智能模型的训练系统，包括：训练集生成模块、训练集生成模块根据一外部输入的模型需求对训练数据进行处理，以生成训练集；参数配置模块，参数配置模块根据一外部输入的训练控制指令生成训练配置参数；训练模块根据训练集和训练配置参数对人工智能模型进行训练，随后输出训练后的人工智能模型。本发明专利技术的有益效果在于：通过设置训练集生成模块和训练参数配置模块，使得用户可以直接根据自身对模型的期望需求生成相应的训练集和训练参数，进而在训练过程中可根据模型需求对模型训练的方向加以控制，从而得到想要的人工智能模型，提升了人工智能模型训练、调试的简便性。调试的简便性。调试的简便性。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能模型的训练系统


[0001]本专利技术涉及人工智能训练
，具体涉及一种人工智能模型的训练系统。

技术介绍

[0002]现有技术中，已存在有在医学超声检查中应用不同类型的人工智能模型对超声影像进行辅助识别，并生成相应的标注信息的技术方案。该类技术方案通常会针对需要识别的不同类型图像特征设置对应的训练集，并对人工智能模型的参数进行调整，从而获得用户所需的人工智能模型。但是，在实际实施过程中，专利技术人发现，上述调试、训练过程中，需要对相关的算法及代码作出较大幅度的调整，而很多医学领域的科研人员，其开发能力较弱，对人工智能模型的算法和代码调整较为困难，这给人工智能模型的训练、调试工作造成了一定的不便。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种人工智能模型的训练系统。
[0004]具体技术方案如下：
[0005]一种人工智能模型的训练系统，包括：
[0006]训练集生成模块、所述训练集生成模块根据一外部输入的模型需求对训练数据进行处理，以生成训练集；
[0007本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能模型的训练系统，其特征在于，包括：训练集生成模块，所述训练集生成模块根据一外部输入的模型需求对训练数据进行处理，以生成训练集；参数配置模块，所述参数配置模块根据一外部输入的训练控制指令生成训练配置参数；训练模块，所述训练模块连接所述训练集生成模块和所述参数配置模块，所述训练模块根据所述训练集和所述训练配置参数对所述人工智能模型进行训练，随后输出训练后的所述人工智能模型。2.根据权利要求1所述的训练系统，其特征在于，还包括：模型评估模块，所述模型评估模块连接所述训练模块，并获取训练后的所述人工智能模型；所述模型评估模块根据所述模型需求对所述人工智能模型进行评估以生成评估结果，随后根据所述评估结果向所述训练模块反馈修正参数。3.根据权利要求1所述的训练系统，其特征在于，所述训练集生成模块包括：数据存储子模块，所述数据存储子模块中预先存储有所述训练数据；训练集封装子模块，所述训练集封装子模块连接所述数据存储子模块，并将所述训练数据打包为所述训练集；轮廓缩放子模块，所述轮廓缩放子模块连接所述训练集封装子模块，所述轮廓缩放子模块根据所述模型需求对所述训练集中的所述训练数据的轮廓大小进行缩放；轮廓转换子模块，所述轮廓转换子模块连接所述训练集封装子模块，所述轮廓转换子模块根据所述模型需求对所述训练集中的所述训练数据的轮廓调整为凸包轮廓；样本选择子模块，所述样本选择子模块连接所述训练集封装子模块，所述样本选择子模块根据所述模型需求在所述训练数据中选择特定类型的所述训练数据，并将所述特定类型的所述训练数据加入所述训练集中，以增加所述特定类型的所述训练数据在所述训练集中的占比。4.根据权利要求1所述的训练系统，其特征在于，所述参数配置模块包括：优化器设置子模块，所述优化器设置子模块根据所述训练控制指令在所述训练配置参数中设置相应的优化器；训练参数设置子模块，所述训练参数设置子模块根据所述训练控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：堵葛亮，张志遵，朱瑞星，
申请(专利权)人：上海深至信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：