[发明专利]一种机器学习模型参数寻优方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202210759592.X | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115169579A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 姚硕 | 申请（专利权）人： | 上海浦东发展银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200002 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种机器学习模型参数寻优方法、装置、存储介质，该方法包括：确定粒子群算法超参数的初始值，粒子群算法超参数包括偏移量，惯性系数，个体学习因子和群体学习因子，所述的偏移量用于在迭代过程中更新粒子群中的粒子，所述的惯性系数用于在迭代过程中更新所述的偏移量；确定机器学习模型的模型参数组合，随机选出若干组模型参数组合训练模型生成模型初始粒子群；采用粒子群算法进行迭代寻优，获取最优的模型参数组合；在迭代过程中：更新粒子群算法中的惯性系数以及偏移量这两个超参数，进而更新粒子群中的模型参数组合。与现有技术相比，本发明能够提高寻优效率，使机器学习模型的各个参数均能得到优化，提高机器学习模型的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 模型 参数 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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