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发明公开
使用预算感知的贝叶斯优化的超参数选择审中-实审

公开(公告)号：CN118414621A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202280082752.X

申请日：2022-11-10

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： S·贝拉卡利亚 , R·谢思 , N·富西

IPC: G06N5/01 , G06N20/10

Abstract: 本文总体上讨论了用于标识预定义预算内的最佳超参数值的设备、系统和方法。方法可以包括：在使用超参数向量的值训练模型达一迭代次数的同时，记录目标函数的目标函数值和成本函数的成本函数值；将函数模型拟合到目标函数值，并且将成本模型拟合到成本函数值，从而产生经拟合的函数模型和经拟合的成本模型；选择第二超参数向量；确定要执行的最佳迭代次数，并且在该最佳迭代次数之后停止使用第二超参数向量进行训练；使用第二超参数向量重新训练模型类型的模型达最佳迭代次数；以及提供超参数向量或第二超参数向量的最大化由目标函数定义的目标的超参数值。

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