[发明专利]机器学习和深度学习模型的基于梯度的自动调整有效
申请号: | 201880062156.9 | 申请日: | 2018-09-28 |
公开(公告)号: | CN111149117B | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;S·阿格尔沃;N·阿格尔沃 | 申请(专利权)人: | 甲骨文国际公司 |
主分类号: | G06N20/20 | 分类号: | G06N20/20 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 周衡威 |
地址: | 美国加*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 在本文中,水平可伸缩技术高效地配置机器学习算法以实现最佳准确度而无需知悉的输入。在实施例中,对于每个特定超参数,并且对于每个历元,计算机处理所述特定超参数。历元基于超参数元组探索一个超参数。从每个元组计算相应的分数。元组包含值的不同组合,每个值被包含在不同超参数的值范围内。元组的属于特定超参数的所有值都是不同的。元组的属于其它超参数的所有值都保持恒定。根据基于分数的第一线和基于分数的第二线的交点来缩小特定超参数的值范围。根据重复缩小的超参数值范围,最佳地配置机器学习算法。调用经配置的算法以获得结果。 | ||
搜索关键词: | 机器 学习 深度 模型 基于 梯度 自动 调整 | ||
【主权项】:
暂无信息
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