公开(公告)号：CN118195034A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202311621297.9

申请日：2023-11-30

Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 ,  中国人民大学

Inventor： 刘勇 ,  唐鹏威 ,  杨杰超 ,  吴浩然 ,  王巍

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种超参数优化方法及装置、电子设备、计算机可读介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：将观测集合输入代理模型，获得代理模型的后验分布；基于后验分布确定总的不确定性估计；基于代理模型的后验分布和总的不确定性估计，构造采集函数；基于采集函数选取下一轮次的超参数向量，并代入目标模型中，确定下一轮次的超参数向量在目标模型中对应的实际验证误差，更新观测集合；判断是否满足预设的迭代终止条件，若不满足预设的迭代终止条件，返回执行将所述观测集合输入代理模型，获得代理模型的后验分布；若满足预设的迭代终止条件，获取目标模型的超参数优化结果。该方法可以增强贝叶斯优化方法的鲁棒性，提高优化效果。