[发明专利]用于训练预测模型的方法和装置有效
| 申请号： | 202010116709.3 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111340220B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 希滕;张刚;温圣召 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0985 | 分类号： | G06N3/0985;G06N3/084;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了用于训练预测模型的方法和装置。该预测模型用于预测神经网络结构的性能，该方法包括通过采样操作训练预测模型；采样操作包括：从已训练完成的超网络中采样出子网络，并对采样出的子网络进行训练，得到训练完成的子网络的性能信息；基于训练完成的子网络和对应的性能信息构建样本数据，并利用样本数据训练预测模型；响应于确定当前采样操作中训练得到的预测模型的精度不满足预设的条件，执行下一次采样操作，并在下一次采样操作中增加采样的子网络的数量。该方法可以降低神经网络模型结构的搜索成本。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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