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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111523650A(43)申请公布日2020.08.11(21)申请号202010630669.4(22)申请日2020.07.03(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人丁轶(74)专利代理机构北京博思佳知识产权代理有限公司11415代理人周嗣勇(51)Int.Cl.G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书17页附图3页(54)发明名称一种模型超参数的配置方法和装置(57)摘要说明书披露一种模型超参数的配置方法和装置。一种模型超参数的配置方法,预先设置有超参数和元模型之间的映射关系,所述方法包括:获取目标模型对应的若干元特征;针对所述目标模型的每个超参数,根据所述映射关系,确定所述超参数对应的元模型;将所述元特征输入所述元模型,根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。CN111523650ACN111523650A权利要求书1/3页1.一种模型超参数的配置方法,预先设置有超参数和元模型之间的映射关系,所述方法包括:获取目标模型对应的若干元特征;针对所述目标模型的每个超参数,执行以下操作:根据所述映射关系,确定所述超参数对应的元模型;将所述元特征输入所述元模型,根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。2.根据权利要求1所述方法,所述将所述元特征输入所述元模型,根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围,包括:判断所述元模型是否已训练完成;若所述元模型已训练完成,则将所述元特征输入所述元模型,并根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。3.根据权利要求2所述方法,所述方法还包括:若所述元模型未训练完成,则将所述元特征输入所述元模型;根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的候选配置集合;基于超参数搜索法从所述候选配置集合中确定出最优配置值,基于所述最优配置值确定所述超参数的配置范围。4.根据权利要求3所述方法,所述方法还包括:将所述最优配置值确定为所述元特征的标签;采用所述元特征和所述元特征的标签对未训练完成的元模型进行本次迭代训练。5.根据权利要求4所述方法,所述元模型训练完成的要求包括:元模型的迭代训练次数达到次数阈值;或基于元模型预测出的超参数配置范围构建的目标模型的性能达到性能要求。6.根据权利要求1所述方法,所述将所述元特征输入所述元模型,根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围,包括:当所述元模型为二分类模型时,将所述元特征输入所述元模型,得到所述元模型输出的每个分类的预测值;将较大预测值确定为所述超参数配置范围的上限值;将较小预测值确定为所述超参数配置范围的下限值。7.根据权利要求1所述方法,所述将所述元特征输入所述元模型,根据元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围后,所述方法还包括:保存所述超参数的配置范围;在获取到目标模型后,针对所述目标模型的每个超参数,查找是否保存有所述超参数的配置范围;若未保存,则执行获取目标模型对应的若干元特征的步骤。8.根据权利要求1所述方法,所述获取目标模型对应的若干元特征,包括:确定目标模型对应的场景信息;获取所述场景信息对应的若干元特征。9.根据权利要求8所述方法,所述元特征的构建过程,包括:2CN111523650A权利要求书2/3页获取匹配所述场景信息的多条样本数据;基于若干不同的统计维度对所述多条样本数据进行统计,得到若干统计特征;基于所述若干统计特征构建若干元特征。10.根据权利要求9所述方法,所述统计维度的确定,包括:确定所述多条样本数据的分布类型;根据所述分布类型确定所述统计维度。11.根据权利要求1所述方法,当所述目标模型为树模型时,所述超参数包括学习率、树的数量、节点数和树的深度;当所述目标模型为神经网络模型时,所述超参数包括学习率、神经网络的层数和每个隐藏层中神经元的个数。12.一种模型超参数的配置装置,预先设置有超参数和元模型之间的映射关系,所述装置包括:获取单元,获取目标模型对应的若干元特征;配置单元,针对所述目标模型的每个超参数,执行以下操作:根据所述映射关系,确定所述超参数对应的元模型;将所述元特征输入所述元模型,根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。13.根据权利要求12所述装置,所述配置单元:判断所述元模型是否已训练完成;若所述元模型已训练完成,则将所述元特征输入所述元模型,并根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。14.根据权利要求13所述装置,所述配置单元:若所述元模型未训练完成,则将所述元特征输入所述元模型;根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的候选配置集合;基于超参数