[发明专利]超参数的确定方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品

权利要求书

1.一种超参数的确定方法，包括：

利用以下步骤进行迭代处理，直至满足迭代结束条件：

确定候选超参数组；

利用所述候选超参数组对模型进行训练，得到训练后的模型以及模型精度；

基于所述候选超参数组与所述模型精度确定高斯过程函数；

基于所述高斯过程函数确定新的候选超参数组；以及

响应于满足迭代结束条件，从迭代过程产生的所有候选超参数组中确定目标超参数组。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

定义超参数搜索空间；以及

所述确定候选超参数组，包括：

在所述超参数搜索空间中，通过随机初始化操作确定候选超参数组。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述基于所述候选超参数组与所述模型精度确定高斯过程函数，包括：

将所述候选超参数组与所述模型精度输入至高斯过程中，对所述高斯过程的参数进行更新，得到高斯过程函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述候选超参数组与所述模型精度输入至高斯过程中，对所述高斯过程的参数进行更新，得到高斯过程函数，包括：

将所述候选超参数组与所述模型精度输入至高斯过程中，利用极大似然估计方法对所述候选超参数组与所述模型精度进行拟合；

基于拟合结果对所述高斯过程的参数进行更新，得到高斯过程函数。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述基于所述高斯过程函数确定新的候选超参数组，包括：

利用最大值自变量点集函数对所述高斯过程函数进行求解，得到新的候选超参数组的采样点；

基于所述采样点确定所述新的候选超参数组。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述从迭代过程产生的所有候选超参数组中确定目标超参数组，包括：

基于迭代过程产生的所有候选超参数组对应的模型精度，从所述所有候选超参数组中确定目标超参数组。

7.一种模型训练方法，包括：

获取初始识别模型和训练样本集，其中，所述训练样本集中包括多个人脸图像样本；

配置所述初始识别模型的超参数，其中，所述超参数通过如权利要求1-6中任一项所述的方法确定；

利用所述训练样本集对所述初始识别模型进行训练，得到训练完成的人脸识别模型。

8.一种人脸识别方法，包括：

获取待识别人脸图像；

利用如权利要求7所述的人脸识别模型对所述待识别人脸图像进行识别，得到人脸识别结果。

9.一种超参数的确定装置，包括：

迭代模块，被配置成利用以下模块进行迭代处理，直至满足迭代结束条件；

第一确定模块，被配置成确定候选超参数组；

训练模块，被配置成利用所述候选超参数组对模型进行训练，得到训练后的模型以及模型精度；

第二确定模块，被配置成基于所述候选超参数组与所述模型精度确定高斯过程函数；

第三确定模块，被配置成基于所述高斯过程函数确定新的候选超参数组；

第四确定模块，被配置成响应于满足迭代结束条件，从迭代过程产生的所有候选超参数组中确定目标超参数组。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述装置还包括：

定义模块，被配置成定义超参数搜索空间；以及

所述第一确定模块包括：

第一确定子模块，被配置成在所述超参数搜索空间中，通过随机初始化操作确定候选超参数组。

11.根据权利要求9或10所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：

更新子模块，被配置成将所述候选超参数组与所述模型精度输入至高斯过程中，对所述高斯过程的参数进行更新，得到高斯过程函数。