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一種超參數(shù)處理的方法以及相關(guān)裝置與流程

文檔序號:41954673發(fā)布日期:2025-05-16 14:20閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種超參數(shù)處理的方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述n滿足預(yù)設(shè)條件時,基于每個第一取值組合和每個所述第一反饋值確定p個第二集合,包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,基于所有所述第三集合與所述第四集合之間的距離向量,計(jì)算預(yù)期梯度下降變化量,包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求2至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,基于所述第三集合、所述預(yù)期梯度下降變化量、所述第一對角向量模、預(yù)設(shè)行動率以及預(yù)設(shè)衰減系數(shù),確定第二集合,包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求2至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,對每個所述超參數(shù)的參數(shù)范圍、以及q個所述第四集合對應(yīng)最大的第一反饋值和最小的第一反饋值進(jìn)行范數(shù)求解處理,得到第一對角向量模,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述預(yù)期梯度下降變化量,計(jì)算所述預(yù)期梯度下降變化量的單位向量,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,對所述第三集合和所述預(yù)期梯度值進(jìn)行求和處理,得到第二集合,包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求2至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,基于每個所述第一取值組合和每個所述第一反饋值、以及每個所述第二取值組合和每個所述第二反饋值,計(jì)算對應(yīng)所述第二取值組合的評價分?jǐn)?shù),包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,基于所述q個第四集合中的每個所述第一反饋值與第三反饋值,計(jì)算第三取值組合的梯度評價分?jǐn)?shù),包括:

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,基于所述第三取值組合、每個所述第四集合中的第一取值組合、每個所述超參數(shù)的參數(shù)范圍以及預(yù)設(shè)參數(shù)調(diào)節(jié)系數(shù),計(jì)算所述第三取值組合的距離評價分?jǐn)?shù),包括:

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述n滿足預(yù)設(shè)條件時,基于每個所述第一取值組合和每個所述第一反饋值確定p個第二集合,包括:

12.根據(jù)權(quán)利要求1至3、以及10中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,基于所有所述第二取值組合的評價分?jǐn)?shù)從p個所述第二取值組合中選取目標(biāo)取值組合,包括:

13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法,其特征在于,將最大的所述評價分?jǐn)?shù)所對應(yīng)的第二取值組合選取為為目標(biāo)取值組合之后,所述方法還包括:

14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,基于所有所述第二取值組合的評價分?jǐn)?shù)從p個所述第二取值組合中選取目標(biāo)取值組合之后,所述方法還包括:

15.一種超參數(shù)處理裝置,其特征在于,包括:

16.一種超參數(shù)處理設(shè)備,其特征在于,包括:輸入/輸出接口、處理器和存儲器,所述存儲器中存儲有程序指令;

17.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)包括指令,當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)設(shè)備上運(yùn)行時,使得所述計(jì)算機(jī)設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1至14中任一項(xiàng)所述的方法。

18.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括指令,當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)設(shè)備上運(yùn)行時,使得所述計(jì)算機(jī)設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1至14中任一項(xiàng)所述的方法。


技術(shù)總結(jié)
本申請實(shí)施例公開了一種超參數(shù)處理的方法以及相關(guān)裝置,可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、智慧交通等場景,用于實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)整超參數(shù),節(jié)省計(jì)算資源和提高優(yōu)化效率。該方法包括:獲取N個第一集合,每個第一集合包括第一反饋值和第一取值組合,第一取值組合包括多個超參數(shù)的參數(shù)取值,每個第一反饋值用于指示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在對應(yīng)第一取值組合下的表征能力;在N滿足預(yù)設(shè)條件時,基于每個第一取值組合和每個第一反饋值確定P個第二集合;基于每個第一取值組合和每個第一反饋值、以及每個第二取值組合和每個第二反饋值,計(jì)算對應(yīng)第二取值組合的評價分?jǐn)?shù);基于所有第二取值組合的評價分?jǐn)?shù)選取目標(biāo)取值組合,以用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)處理。

技術(shù)研發(fā)人員:韓雪晨
受保護(hù)的技術(shù)使用者:騰訊科技(深圳)有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/5/15
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