[发明专利]面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 202110127839.1 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112785000A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 王卓 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 王峰刚 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明属于模型训练技术领域，公开了一种面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练方法及系统，所述面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练系统包括：数据获取模块、数据预处理模块、参数范围确定模块、中央控制模块、模型训练模块、模型测试模块、模型评估模块、模型优化模块、数据存储模块、更新显示模块。本发明通过数据预处理模块对训练样本集进行处理，获取训练样本集的特征子集，减少模型训练数据量；采用基于增量学习的方式训练机器学习模型，能够提升模型训练的准确度；通过模型评估模块和模型优化模块在各参数的取值范围内确定最优参数值，并进行模型参数调整，提高了机器学习中模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 大规模 机器 学习 系统 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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