【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习的领域，尤其涉及基于工厂模式的深度学习算法开发方法和系统。
技术介绍
1、在深度学习算法开发过程中，需要针对不同的算法数据进行处理，为了保证算法数据的处理准确性，需要借助深度学习模型对算法数据进行学习处理，以此最大限度减少算法数据的处理纰漏。现有的深度学习算法开发只依赖单一深度学习模型解决算法开发过程中的单一问题，无法对算法开发过程中的不同问题进行匹配性的解决，无法有效提高深度学习模型在深度学习算法开发过程中的扩展性和耦合度，不能将不同深度学习模型进行结合以此共同解决在算法开发过程中的复杂高难度问题，降低算法开发的效率和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于工厂模式的深度学习算法开发方法和系统，其识别用户端的算法开发日志，得到用户端执行的算法开发任务属性信息，以此进行算法开发数据抽样处理，得到若干算法开发数据样本，为确定算法开发过程所需加载的深度学习模型提供可靠的依据；分析算法开发数据样本，确定用户端执行算法开发任务过程中需要加载的深度学习模型属性信...
【技术保护点】
1.基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
5.基于工厂模式的深度学习算法开发系统，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的基于工厂模式的深度学习算法开发系统，其特征在于：
7.如权利要求5所述的基于工厂模式的深度学习算法开发系统，其特征在于：
8.如权利...
【技术特征摘要】
1.基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于工厂模式的深度学习算法开发方法，其特征在于：
...【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，余丹，陈哲平，邢智涣，贺江，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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