本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的深度学习模型在线训练方法,步骤如下:客户端选择数据集、选择模型、填写相关参数、上传算法文件并将数据和算法文件提交给服务端;服务端接收数据和算法文件后,将算法文件存储到化学生物学算法库中,根据数据生成配置文件进而生成项目的入口文件;执行入口文件完成加载数据集、加载模型、创建优化器、创建引擎对象、训练模型等过程;通过客户端和服务端的交互,实现在线调参和在线测试的过程。本发明自定义待训练的数据集;在线训练生成深度学习模型,通过交互了解训练的收敛性以及测试生成模型的各种性能;实现多个深度学习算法组合,并支持在线训练生成新的深度模型,验证不同深度图模型特征提取的有效性。
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