[发明专利]使用元建模对机器学习和深度学习模型进行快速准确的超参数优化在审
| 申请号： | 202080047804.0 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN114207635A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | A·莫哈尔;V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;S·阿格拉瓦尔;N·阿加瓦尔 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N20/20;G06N5/02;G06N5/00;G06N7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 刘玉洁 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文是训练(一个或多个)回归器以预测机器学习模型(MLM)如果用新的超参数和/或数据集训练将多有效的技术。在实施例中，对于每个训练数据集，计算机从数据集导出数据集元特征的值。针对MLM的包括特征点超参数配置的每个HC，计算机执行：基于HC来配置MLM，基于数据集来训练MLM，并获得指示当配置有HC时训练MLM如何有效的经验质量分数。生成性能元组，该性能元组包含：HC、数据集元特征的值、经验质量分数，以及对于每个特征点配置的：特征点配置的经验质量分数和/或特征点配置本身。基于性能元组，回归器被训练以基于给定的数据集和给定的HC来预测估计的质量分数。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 建模 机器 学习 深度 模型 进行 快速 准确 参数 优化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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