[发明专利]机器学习模型超参数推断方法及装置、介质、电子设备在审
| 申请号： | 201811024563.9 | 申请日： | 2018-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN109934348A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 董厶溢 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开属于人工智能技术领域，涉及一种机器学习模型超参数推断方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备，该机器学习模型超参数推断方法包括：根据初始超参数和与所述初始超参数对应的机器学习模型性能构建一概率模型，得到所述初始超参数与所述机器学习模型性能之间的概率分布关系；通过期望最大化算法计算使所述概率分布关系的对数似然函数具有最大值的目标超参数。该方法能够自动调节超参数，无需手动干预，降低了计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 参数推断 电子设备 概率分布 计算机可读存储介质 期望最大化算法 人工智能技术 概率模型 手动干预 似然函数 构建 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型超参数推断方法，其特征在于，包括：根据初始超参数和与所述初始超参数对应的机器学习模型性能构建一概率模型，得到所述初始超参数与所述机器学习模型性能之间的概率分布关系；通过期望最大化算法计算使所述概率分布关系的对数似然函数具有最大值的目标超参数。
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