首页> 中国专利> 使用元建模对机器学习和深度学习模型进行快速准确的超参数优化

使用元建模对机器学习和深度学习模型进行快速准确的超参数优化

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本文是训练(一个或多个)回归器以预测机器学习模型(MLM)如果用新的超参数和/或数据集训练将多有效的技术。在实施例中，对于每个训练数据集，计算机从数据集导出数据集元特征的值。针对MLM的包括特征点超参数配置的每个HC，计算机执行：基于HC来配置MLM，基于数据集来训练MLM，并获得指示当配置有HC时训练MLM如何有效的经验质量分数。生成性能元组，该性能元组包含：HC、数据集元特征的值、经验质量分数，以及对于每个特征点配置的：特征点配置的经验质量分数和/或特征点配置本身。基于性能元组，回归器被训练以基于给定的数据集和给定的HC来预测估计的质量分数。

著录项

公开/公告号CN114207635A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-18

原文格式PDF
申请/专利权人甲骨文国际公司;
展开▼

申请/专利号CN202080047804.0
发明设计人 A·莫哈尔;V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;S·阿格拉瓦尔;N·阿加瓦尔;
展开▼

申请日2020-05-14
分类号G06N20/00(20190101);G06N20/20(20190101);G06N5/02(20060101);G06N5/00(20060101);G06N7/00(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11038 中国贸促会专利商标事务所有限公司;
代理人刘玉洁
地址美国加利福尼亚
入库时间 2023-06-19 14:32:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-18

公开

国际专利申请公布

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 使用超参数预测器提高自动机器学习模型选择的准确度 [P] . 中国专利： CN114008641A . 2022-02-01
2. 使用深度学习进行准确快速的正电子发射断层扫描的系统和方法 [P] . 中国专利： CN112351739A . 2021-02-09