[发明专利]基于边缘节点处的数据输入对机器学习模型排序和更新在审
| 申请号： | 201910565265.9 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110659740A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | R·K·甘蒂;M·斯里瓦萨;S·莱拉帕里;S·斯里兰加姆斯里德哈拉 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 11247 北京市中咨律师事务所 | 代理人： | 刘薇;于静 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 由处理器接收用于训练新的机器学习模型的输入数据集。对于多个被训练的机器学习模型中的每一个，取得哈希函数和用于训练机器学习模型的训练数据集的草图。基于哈希函数和输入数据集计算输入数据集的草图，并计算训练数据集的草图与输入数据集的草图之间的距离。被训练的机器学习模型的计算距离从最小到最大进行排序，并且至少部分地基于该排序，从被训练的机器学习模型中选择用于输入数集的种子机器学习模型。启动使用所选择的种子机器学习模型和输入数据集的新的机器学习模型的训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 输入数据集 哈希函数 排序 计算输入数据 训练数据集 计算距离 计算训练 训练过程 训练机器 输入数 数据集 处理器 学习 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，包括：/n由处理器接收用于训练新的机器学习模型的输入数据集；/n由所述处理器针对多个被训练的机器学习模型，执行以下操作：/n取得哈希函数和用于训练所述机器学习模型的训练数据集的草图；/n基于所述哈希函数和所述输入数据集，计算所述输入数据集的草图；以及/n计算所述训练数据集的草图与所述输入数据集的草图之间的距离；/n将所述多个被训练的机器学习模型从最小计算距离到最大计算距离进行排序；/n从所述多个机器学习模型中选择用于所述输入数据集的种子机器学习模型，所述选择至少部分地基于所述排序；以及/n至少部分地基于所述选择，启动所述新的机器学习模型的训练过程，所述训练过程至少部分地基于所选择的种子机器学习模型和所述输入数据集。/n
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