内容提供者
一种确定业务处理模型超参数的方法和装置.pdf
2023-05-25
10金币
806KB
21页
睿达****的的
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共21页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
确定业务处理模型超参数的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种确定业务处理模型超参数的方法和装置，所述方法包括：基于多个超参数的当前取值空间，获取预定数目个超参数组合；获取业务处理模型的训练样本集和测试样本集；获取与各个超参数组合对应的业务处理模型的性能值；从所述预定数目个超参数组合中确定第一正组合和多个负组合；基于所述第一正组合和多个负组合各自的超参数值，更新所述多个超参数的取值空间，以使得所述多个超参数的更新取值空间中包括所述第一正组合、且不包括所述多个负组合，所述多个超参数的更新取值空间用于确定所述业务处理模型的超参数取值。
2023-05-25
10
488KB
一种确定业务处理模型超参数的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种确定业务处理模型超参数的方法和装置，所述模型包括n个离散型超参数，所述方法包括：获取p个父代离散型超参数组合，其中包括父代第一离散型超参数组合；对父代第一离散型超参数组合进行遗传算法中的交叉操作，以获取交叉后第一离散型超参数组合；对交叉后第一离散型超参数组合进行遗传算法中的变异操作，以获取子代第一离散型超参数组合；获取与子代第一离散型超参数组合对应的业务处理模型的性能值；确定新的父代第一离散型超参数组合。
2023-05-25
10
806KB
确定业务模型超参数的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种确定业务模型超参数的方法和装置，所述业务模型包括多个超参数，所述方法包括：获取多个超参数组合，每个所述超参数组合包括所述多个超参数各自的值；从预先准备的第一训练样本集中选取部分训练样本以构成第二训练样本集；使用所述第二训练样本集训练与所述多个超参数组合分别对应的业务模型，以获取多个低精度业务模型；测试各个低精度业务模型的性能分数，作为各个超参数组合的低精度分数；使用预先训练的拟合模型拟合各个超参数组合的高精度分数与低精度分数的差距；基于各个超参数组合的低精度分数、及拟合的高精度分数
2023-05-25
10
905KB
一种评估业务模型超参数的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种评估业务模型超参数的方法和装置，所述方法包括：获取业务模型的多个第一超参数组合及其各自的分数、和待评估的第二超参数组合，所述第一超参数组合的分数为其对应的业务模型的性能分数；计算所述第二超参数组合与各个第一超参数组合的相似度；计算所述多个分数的加权和，作为所述第二超参数组合的估计分数，其中，各个所述第一超参数组合的分数的权重基于相应的所述相似度确定。
2023-05-25
10
906KB
一种模型超参数的配置方法和装置.pdf
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。
2023-05-25
10
701KB