[发明专利]使用超参数预测器提高自动机器学习模型选择的准确度在审
| 申请号： | 202080038456.0 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN114008641A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | H·F·莫汉达姆;S·阿格尔沃;V·瓦拉达拉珍;A·雅科夫列夫;S·伊蒂库拉;N·阿格尔沃 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 罗亚男 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在实施例中，对于多个微型机器学习模型(MML模型)中的每个MML模型，训练预测第一数据集的相应超参数设置集的相应超参数预测器集。每个MML模型表示多个参考机器学习模型(RML模型)中的相应RML模型。从第一数据集生成第一多个数据集样本。生成第一多个第一元特征集。使用超调算法为所述每个MML模型生成相应的超参数设置目标集。第一多个第一元特征集和相应的超参数设置目标集用于训练相应的超参数预测器集。每个超参数预测器集用于提高为每个数据集选择RML模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 参数 预测 提高 自动 机器 学习 模型 选择 准确度 | ||
【主权项】：
暂无信息
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