[发明专利]机器学习模型的训练方法和训练装置在审
| 申请号： | 201510897584.1 | 申请日： | 2015-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN105550746A | 公开（公告）日： | 2016-05-04 |
| 发明（设计）人： | 周舒畅;姚聪;周昕宇;吴文昊;倪泽堃;曹志敏;印奇 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司;北京小孔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11481 | 代理人： | 徐丁峰;张玮 |
| 地址： | 100190 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种机器学习模型的训练方法，包括：
步骤S110，接收训练数据和机器学习模型的属性指标；
步骤S130，根据所述属性指标中的至少一部分、利用模型数据库确定训 练模型，其中所述模型数据库包括机器学习模型及其属性数据；
步骤S150，利用所述训练数据对所述训练模型进行训练，以获得经训练 的模型及其属性数据；以及
步骤S170，根据所述经训练的模型的属性数据确定所述经训练的模型是 否满足所述属性指标，对于所述经训练的模型不满足所述属性指标的情况， 转所述步骤S130，直至获得满足所述属性指标的模型。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述属性指标包括目标运行平台以 及与运行平台有关的属性指标，所述步骤S130进一步包括：
根据所述目标运行平台与其他运行平台之间的相似度以及模型在所述其 他运行平台上的属性数据，计算所述模型数据库中的机器学习模型在所述目 标运行平台上的属性数据；
根据所述在所述目标运行平台上的属性数据和所述与运行平台有关的属 性指标，确定所述训练模型。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述计算是根据以下公式：
其中，p表示目标运行平台，d表示在目标运行平台上的属性数据， p1,p2,…,pn表示所述其他运行平台，n为所述其他运行平台的个数，函数S 表示两个平台之间的相似度，dk表示在对应的运行平台pk上的属性数据，k 为索引。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述步骤S130进一步包 括：
根据所述属性指标中的至少一部分，从所述模型数据库中选择多个模型； 以及
组合所述多个模型，以生成所述训练模型。
5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述步骤S130进一步包 括：
根据所述属性指标中的至少一部分，从所述模型数据库中选择模型以作 为所述训练模型。
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