[发明专利]超参数调整方法、装置以及程序在审

专利信息
申请号: 201980066202.7 申请日: 2019-10-04
公开(公告)号: CN112823362A 公开(公告)日: 2021-05-18
发明(设计)人: 秋叶拓哉 申请(专利权)人: 首选网络株式会社
主分类号: G06N20/00 分类号: G06N20/00
代理公司: 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 代理人: 金春实
地址: 日本*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 参数 调整 方法 装置 以及 程序
【权利要求书】:

1.一种超参数调整方法,其为由通过一个或多个处理器执行的步骤组成的超参数调整方法,该超参数调整方法包括:

接收步骤,其接收按照用户程序中描述的超参数获取代码生成的超参数获取请求;以及

提供步骤,其基于针对上述用户程序的超参数的应用历史,向上述用户程序提供上述超参数。

2.根据权利要求1所述的超参数调整方法,其中,

上述超参数获取代码利用控制结构进行描述。

3.根据权利要求2所述的超参数调整方法,其中,

上述用户程序按照上述描述的控制结构确定上述提供的超参数的下一个要获取的超参数,并且针对上述确定的超参数生成超参数获取请求。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的超参数调整方法,其中,

上述用户程序用于使机器学习模型进行学习。

5.根据权利要求4所述的超参数调整方法,其中,

上述超参数获取请求按照控制结构请求上述机器学习模型的种类、以及上述机器学习模型的各个种类中特有的超参数。

6.根据权利要求4或5所述的超参数调整方法,其中,

上述超参数获取代码包括:

用于设定规定上述机器学习模型的结构的超参数的模块;以及

用于设定规定上述机器学习模型的学习处理的超参数的模块。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的超参数调整方法,其中,

上述提供超参数的步骤提供按照规定的超参数选择算法选择的超参数。

8.根据权利要求7所述的超参数调整方法,其中,

上述规定的超参数选择算法基于利用在上述超参数的应用历史下获取的机器学习模型的精度的贝叶斯优化。

9.根据权利要求7所述的超参数调整方法,其中,

上述规定的超参数选择算法基于随机搜索。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的超参数调整方法,其中,

还包括获取应用了上述超参数的上述用户程序的评价结果的步骤。

11.根据权利要求10所述的超参数调整方法,其中,

上述用户程序的评价结果包括机器学习模型的精度。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的超参数调整方法,其中,

还具有重复上述接收步骤以及上述提供步骤直至满足结束条件的步骤。

13.一种超参数调整方法,其为由通过一个或多个处理器执行的步骤组成的超参数调整方法,该超参数调整方法包括:

接收步骤,其接收按照用户程序中描述的超参数获取代码生成的超参数获取请求;

提供步骤,其基于上述超参数获取请求,向上述用户程序提供超参数。

14.根据权利要求13所述的超参数调整方法,其中,

执行上述接收步骤和上述提供步骤,直至获取为了上述用户程序进行评价所必要的超参数。

15.根据权利要求13所述的超参数调整方法,其中,

上述超参数获取代码用于定义调整对象的超参数以及各超参数的值的范围。

16.一种机器学习模型的生成方法,其使用权利要求1至15中任一项所述的超参数调整方法。

17.一种超参数调整装置,其具有一个或多个处理器,

上述一个或多个处理器接收按照用户程序中描述的超参数获取代码生成的超参数获取请求,并且基于针对上述用户程序的超参数的应用历史向上述用户程序提供上述超参数。

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