[发明专利]模型超参数确定方法、模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202110428875.1 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113033824B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 周亚顺;尹栋;李漓春 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N20/10;G06N20/20;G06N5/01;G06N3/0985;G06N3/084;G06N7/01;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书的实施例提供用于确定机器学习模型的超参数的方法及装置。在该方法中，第一成员设备将机器学习模型的当前超参数分发给各个第二成员设备。各个第二成员设备使用各自的训练样本集以及机器学习模型的当前超参数来按照隐私保护方式训练出机器学习模型。各个第二成员设备使用各自的测试样本集评估所训练出的机器学习模型的模型指标。在未满足循环结束条件时，经由第一成员设备确定下一循环过程的当前超参数来循环执行上述过程，并且每次循环过程的超参数与所确定的模型指标对应地存储在超参数数据库中。在满足循环结束条件时，第一成员设备将超参数数据库中模型指标最好的超参数确定为机器学习模型的超参数。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 参数 确定 方法 训练 系统 | ||
【主权项】：
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