[发明专利]一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：响应于针对目标机器学习模型的超参数组合搜索请求，获取超参数组合搜索请求中的搜索规则以及至少一个超参数的值域限制条件；根据搜索规则，在超参数组合搜索脚本中选取目标超参数组合搜索框架；根据至少一个超参数的值域限制条件，确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间；通过超参数组合搜索脚本，采用目标超参数组合搜索框架，在超参数组合搜索空间中搜索并获取与目标机器学习模型匹配的目标超参数组合。本发明实施例的技术方案能够简化超参数组合的搜索过程，实现超参数组合的自动搜索，从而提高超参数组合的搜索效率。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。通常情况下，需要对超参数进行搜索，给学习机选择一组最优的超参数，以提高学习的性能和效果。

目前，现有的超参数组合的搜索方法，通常是在机器学习模型的训练过程中，采用经验法通过手动的方式对超参数组合进行调整。然而，由于机器学习的多样性，导致用户在大多数超参数组合的调整过程中，无法得知如何设定合适的超参数。而且该方法需要多次对超参数组合进行调整，才能得到最优的超参数组合，导致在多次训练试验过程中需要耗费大量时间。因此，现有的超参数组合的搜索方法，超参数组合的搜索过程繁杂，而且超参数组合的搜索效率低下。

发明内容

本发明实施例提供一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质，能够简化超参数组合的搜索过程，实现超参数组合的自动搜索，从而提高超参数组合的搜索效率。

根据本发明的一方面，提供了一种超参数组合的搜索方法，其特征在于，包括：

响应于针对目标机器学习模型的超参数组合搜索请求，获取所述超参数组合搜索请求中的搜索规则以及至少一个超参数的值域限制条件；

根据所述搜索规则，在超参数组合搜索脚本中选取目标超参数组合搜索框架，其中，所述超参数组合搜索脚本中包括多个超参数组合搜索框架；

根据所述至少一个超参数的值域限制条件，确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间；

通过所述超参数组合搜索脚本，采用目标超参数组合搜索框架，在所述超参数组合搜索空间中搜索获取与所述目标机器学习模型匹配的目标超参数组合。

另外，根据本发明上述实施例的超参数组合的搜索方法，还可以具有如下附加的技术特征：

可选的，根据至少一个超参数的值域限制条件，确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间，包括：

根据所述目标机器学习模型中各超参数的预设取值范围，获取与所述目标超参数组合搜索框架匹配的全域搜索空间；

根据所述至少一个超参数的值域限制条件，对所述全域搜索空间进行缩减处理，得到所述超参数组合搜索空间。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：提出了根据超参数的值域限制条件确定超参数组合搜索空间的具体实现方式，以能够更准确的确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间。

可选的，通过所述超参数组合搜索脚本，采用目标超参数组合搜索框架，在所述超参数组合搜索空间中搜索获取与所述目标机器学习模型匹配的目标超参数组合，包括：

通过所述超参数组合搜索脚本，采用目标超参数组合搜索框架，在所述超参数组合搜索空间中，依次获取一组当前超参数组合；

通过所述超参数组合搜索脚本，将所述当前超参数组合提供给用户训练脚本进行模型训练和模型验证，并获取所述用户训练脚本反馈的，目标机器学习模型针对所述当前超参数组合的模型验证结果；