[发明专利]人工智能平台的配置参数的管理方法和装置

权利要求书

1.一种人工智能平台的配置参数的管理方法，其特征在于，包括：

获取automl平台上基于nasnet的网络结构在预先设置的数据集的性能评价指标；

利用预先设置的至少两个参数生成策略对所述性能评价指标进行处理，得到至少两组automl参数，其中所述automl参数用于生成新的网络结构；

按照预先设置的automl参数的确定策略，利用所述至少两组automl参数，确定目标automl参数；

利用所述目标automl参数，对所述基于nasnet的网络结构进行下一次迭代操作；

其中，所述按照预先设置的automl参数的确定策略，利用所述至少两组automl参数，确定目标automl参数，包括：

获取所述至少两个参数生成策略中每个参数生成策略对应的权重信息；

根据所述每个参数生成策略对应的权重信息以及对应的automl参数的数值，确定所述目标automl参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先设置的至少两个参数生成策略对所述性能评价指标进行处理，得到至少两组automl参数，包括：

将所述性能评价指标分别发送给所述至少两个参数生成策略对应的各个处理单元，并控制所述各个处理单元并行处理所述性能评价指标；

接收所述各个处理单元并行处理后得到的automl参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少两个参数生成策略中每个参数生成策略对应的权重信息，包括：

在满足预先设置的时间更新策略时，获取至少两组权重数值的集合，其中每组权重数值的集合包括每个参数生成策略对应的权重值；

按照每组权重数据集合包括的权重值，计算每组权重数据的集合对应的目标automl参数；

按照得到的每组权重数据的集合对应的目标automl参数，确定每组目标automl参数对应的新的nasnet网络结构信息；

根据所述每组目标automl参数对应的新的nasnet网络结构信息，从所述至少两组权重数值的集合中确定所需的权重数值的集合。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述按照预先设置的automl参数的确定策略，利用所述至少两组automl参数，确定目标automl参数，包括：

在所述至少两个参数生成策略的总数为N，得到N组automl参数时，从所述N组automl参数中选择一组作为待修正的automl参数，利用剩余的其他N-1组automl参数，对所述待修正的automl参数进行得调整，得到目标automl参数，其中N为大于等于2的自然数。

5.一种人工智能平台的配置参数的管理装置，其特征在于，包括处理器和存储器，其中所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序以实现如下操作，包括：

获取automl平台上基于nasnet的网络结构在预先设置的数据集的性能评价指标；

利用预先设置的至少两个参数生成策略对所述性能评价指标进行处理，得到至少两组automl参数，其中所述automl参数用于生成新的网络结构；

按照预先设置的automl参数的确定策略，利用所述至少两组automl参数，确定目标automl参数；

利用所述目标automl参数，对所述基于nasnet的网络结构进行下一次迭代操作；

其中，所述按照预先设置的automl参数的确定策略，利用所述至少两组automl参数，确定目标automl参数，包括：

获取所述至少两个参数生成策略中每个参数生成策略对应的权重信息；

根据所述每个参数生成策略对应的权重信息以及对应的automl参数的数值，确定所述目标automl参数。