[发明专利]信息推荐模型的训练方法、信息推荐方法和装置在审
| 申请号： | 202310086540.5 | 申请日： | 2023-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN116186397A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 邓罗丹 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/045;G06N3/08;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 孙诗惠 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种信息推荐模型的训练方法、信息推荐方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、信息推荐、进化策略技术领域。具体实现方案为：在本轮训练过程中，获取信息推荐模型的n组候选网络参数；基于信息推荐模型在之前至少一轮训练过程中的历史训练数据，对每组候选网络参数的奖励进行估计，得到每组候选网络参数的估计奖励；基于每组候选网络参数的估计奖励，从n组候选网络参数中筛选出m组目标网络参数；基于m组目标网络参数，对信息推荐模型进行训练。由此，可离线对每组候选网络参数的奖励进行预估，以筛选出目标网络参数，在线对信息推荐模型进行训练时可直接使用目标网络参数，有助于提升信息推荐模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 信息 推荐 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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