申请/专利权人：谷歌有限责任公司

申请日：2022-05-15

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117730333A

主分类号：G06N20/10

分类号：G06N20/10;G06N3/045;G06N3/0985;G06N5/01;G06N7/01

优先权：["20210517 US 63/189,496"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：一种方法400，当由数据处理硬件144执行时，使得所述数据处理硬件144执行操作，包括从用户设备10接收超参数优化请求20，所述超参数优化请求20请求优化机器学习模型210的一个或多个超参数22。该操作包括获取训练所述机器学习模型210的训练数据152，以及确定所述超参数的超参数置换集合232。对于所述超参数置换集合中的每个相应的超参数置换，操作包括使用所述训练数据和所述相应的超参数置换来训练独特机器学习模型，并确定经训练的模型的性能182。该操作包括基于所述用户设备的每个经训练的独特机器学习模型的性能来选择经训练的模型的一个模型。所述操作包括使用所选择的所述经训练的模型中的所述一个模型来生成一个或多个预测。

主权项：1.一种计算机实施的方法400，其特征在于，当所述方法由数据处理硬件144执行时，使所述数据处理硬件144执行以下操作：从用户设备10接收超参数优化请求20，所述超参数优化请求20请求优化机器学习模型210的一个或多个超参数22；获取训练所述机器学习模型210的训练数据152；确定所述机器学习模型210的所述一个或多个超参数22的超参数置换集合232；对于所述超参数置换集合232中的每个相应的超参数置换232:使用所述训练数据152和所述相应的超参数置换232训练独特机器学习模型210；以及确定经训练的独特机器学习模型210的性能182；基于每个所述经训练的独特机器学习模型210的所述性能182，选择一个所述经训练的独特机器学习模型210；以及使用所选择的一个所述经训练的独特机器学习模型210生成一个或多个预测174。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 谷歌有限责任公司 机器学习超参数调优

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