[发明专利]用于机器学习的模型更新方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种用于机器学习的模型更新方法、装置、电子设备及存储介质。在终端基于预设模型独自执行任务的过程中，可以获取预设模型执行任务时的至少一个候选训练参数，然后根据至少一个候选训练参数确定第一训练参数，并向服务器发送第一训练参数。之后服务器根据第一训练参数训练服务器中的预设模型，并得到训练后的预设模型的模型参数，向终端发送该模型参数，终端再基于该模型参数更新终端中的预设模型。通过本申请，在终端基于预设模型独自执行任务的过程中，即使终端所在环境发生变化，终端也可以实时借助服务器对终端中的预设模型进行更新，以使终端中的预设模型能适应终端所在的环境，进而使终端能够在变化后的环境中独自完成任务。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用于机器学习的模型更新方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

当前，诸如机器人、无人车、无人机等智能终端得到了迅速的发展，智能终端往往需要独自去执行任务，因此需要为智能终端训练模型，例如，神经网络模型等，以使智能终端可以基于训练好的模型执行任务。

通常情况下，事先可以离线采集训练数据，例如，环境数据等，然后使用训练数据对智能终端的模型进行训练，以使智能终端的模型中的参数均收敛，从而训练完毕之后智能终端就可以使用训练好的模型独自去执行任务。

然而，当环境发生变化时，智能终端无法学习到新的环境数据，导致智能终端很可能无法完成任务。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请示出了一种用于机器学习的模型更新方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于机器学习的模型更新方法，所述方法包括：

获取预设模型执行任务时的至少一个候选训练参数；

根据所述至少一个候选训练参数确定第一训练参数；

向服务器发送所述第一训练参数；

接收所述服务器根据所述第一训练参数训练后得到的模型参数；

基于所述模型参数更新所述预设模型。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于机器学习的模型更新装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取预设模型执行任务时的至少一个候选训练参数；

确定模块，用于根据所述至少一个候选训练参数确定第一训练参数；

第一发送模块，用于向服务器发送所述第一训练参数；

接收模块，用于接收所述服务器根据所述第一训练参数训练后得到的模型参数；

更新模块，用于基于所述模型参数更新所述预设模型。

根据本申请的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行上述的用于机器学习的模型更新方法。

根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行上述的用于机器学习的模型更新方法。

根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行上述的用于机器学习的模型更新方法。

与现有技术相比，本申请包括以下优点：