算法模型的调整方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

一种算法模型的调整方法、装置、存储介质及电子设备，所述算法模型调整方法包括：获取用户的反馈信息，根据所述反馈信息得到反馈结果，判断所述反馈结果是否满足第一预设条件，若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。可以提高算法模型对任务的处理效果。

【技术实现步骤摘要】
算法模型的调整方法、装置、存储介质及电子设备
本申请涉及电子
，特别涉及一种算法模型的调整方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着电子技术的发展，诸如智能手机等电子设备的智能化程度越来越高。电子设备可以通过各种各样的算法模型来进行数据处理，从而为用户提供各种功能。例如，电子设备可以根据算法模型对用户的行为特征进行学习，从而为用户提供个性化的服务。
技术实现思路
本申请实施例提供一种算法模型的调整方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高算法模型对任务的处理效果。本申请实施例提供一种算法模型的调整方法，所述算法模型的调整方法包括：获取用户的反馈信息；根据所述反馈信息得到反馈结果；判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。本申请实施例还提供一种算法模型的调整装置，包括：获取模块，用于获取用户的反馈信息；处理模块，用于根据所述反馈信息得到反馈结果；判断模块，用于判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；调整模块，用于若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于对算法模型进行调整，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行以下步骤：获取用户的反馈信息；根据所述反馈信息得到反馈结果；判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序用于对算法模型进行调整，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行以下步骤：获取用户的反馈信息；根据所述反馈信息得到反馈结果；判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的算法模型的调整方法的应用场景示意图。图2为本申请实施例提供的对全景感知架构中算法库的调整框架图。图3为本申请实施例提供的算法模型的调整的第一种流程示意图。图4为本申请实施例提供的算法模型的调整方法的第二种流程示意图。图5为本申请实施例提供的算法模型的调整装置的结构示意图。图6为本申请实施例提供的电子设备的第一种结构示意图。图7为本申请实施例提供的电子设备的第二种结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。参考图1，图1为本申请实施例提供的算法模型调整方法的应用场景示意图。所述算法模型调整方法应用于电子设备。所述电子设备中设置有全景感知架构。所述全景感知架构为电子设备中用于实现所述算法模型调整方法的硬件和软件的集成。其中，全景感知架构包括信息感知层、数据处理层、特征抽取层、情景建模层以及智能服务层。信息感知层用于获取电子设备自身的信息或者外部环境中的信息。所述信息感知层可以包括多个传感器。例如，所述信息感知层包括距离传感器、磁场传感器、光线传感器、加速度传感器、指纹传感器、霍尔传感器、位置传感器、陀螺仪、惯性传感器、姿态感应器、气压计、心率传感器等多个传感器。其中，距离传感器可以用于检测电子设备与外部物体之间的距离。磁场传感器可以用于检测电子设备所处环境的磁场信息。光线传感器可以用于检测电子设备所处环境的光线信息。加速度传感器可以用于检测电子设备的加速度数据。指纹传感器可以用于采集用户的指纹信息。霍尔传感器是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器，可以用于实现电子设备的自动控制。位置传感器可以用于检测电子设备当前所处的地理位置。陀螺仪可以用于检测电子设备在各个方向上的角速度。惯性传感器可以用于检测电子设备的运动数据。姿态感应器可以用于感应电子设备的姿态信息。气压计可以用于检测电子设备所处环境的气压。心率传感器可以用于检测用户的心率信息。数据处理层用于对信息感知层获取到的数据进行处理。例如，数据处理层可以对信息感知层获取到的数据进行数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等处理。其中，数据清理是指对信息感知层获取到的大量数据进行清理，以剔除无效数据和重复数据。数据集成是指将信息感知层获取到的多个单维度数据集成到一个更高或者更抽象的维度，以对多个单维度的数据进行综合处理。数据变换是指对信息感知层获取到的数据进行数据类型的转换或者格式的转换等，以使变换后的数据满足处理的需求。数据归约是指在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度的精简数据量。特征抽取层用于对数据处理层处理后的数据进行特征抽取，以提取所述数据中包括的特征。提取到的特征可以反映出电子设备自身的状态或者用户的状态或者电子设备所处环境的环境状态等。其中，特征抽取层可以通过过滤法、包装法、集成法等方法来提取特征或者对提取到的特征进行处理。过滤法是指对提取到的特征进行过滤，以删除冗余的特征数据。包装法用于对提取到的特征进行筛选。集成法是指将多种特征提取方法集成到一起，以构建一种更加高效、更加准确的特征提取方法，用于提取特征。情景建模层用于根据特征抽取层提取到的特征来构建模型，所得到的模型可以用于表示电子设备的状态或者用户的状态或者环境状态等。例如，情景建模层可以根据特征抽取层提取到的特征来构建关键值模型、模式标识模型、图模型、实体联系模型、面向对象模型等。智能服务层用于根据情景建模层所构建的模型为用户提供智能化的服务。例如，智能服务层可以为用户提供基础应用服务，可以为电子设备进行系统智能优化，还可以为用户提供个性化智能服务。此外，全景感知架构中还可以包括多种算法，每一种算法都可以用于对数据进行分析处理，所述多种算法可以构成算法库。例如，所述算法库中可以包括马尔科夫算法、隐含狄里克雷分布算法、贝叶斯分类算法、支持向量机、K均值聚类算法、K近邻算法、条件随机场、残差网络、长短期记忆网络、卷积神经网络、循环神经网络等算法。本申请实施例提供一种算法模型的调整方法，所述算法模型调整方法可以应用于电子设备中。所述电子设备可以是智能手机、平板电脑、游戏设备、AR(AugmentedReality，增强现实)设备、汽车、数据存储装置、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种算法模型的调整方法，所述算法模型的调整方法包括：/n获取用户的反馈信息；/n根据所述反馈信息得到反馈结果；/n判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；/n若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种算法模型的调整方法，所述算法模型的调整方法包括：
获取用户的反馈信息；
根据所述反馈信息得到反馈结果；
判断所述反馈结果是否满足第一预设条件；
若所述反馈结果满足所述第一预设条件，则通过修改配置文件调整所述算法模型。


2.根据权利要求1所述的算法模型的调整方法，其中，所述获取用户的反馈信息之后包括：
将所述反馈信息记录下来形成历史数据信息。


3.根据权利要求2所述的算法模型的调整方法，其中，所述通过修改配置文件调整所述算法模型包括步骤：
将所述历史数据信息输入深度强化学习模型修改所述算法模型的配置文件以调整算法模型。


4.根据权利要求1所述的算法模型的调整方法，其中，所述根据所述反馈信息得到反馈结果之后包括：
所述反馈结果包括正样本和负样本，记录所述正样本和负样本的样本数。


5.根据权利要求4所述的算法模型的调整方法，其中，所述判断所述反馈结果是否满足第一预设条件包括：
判断所述反馈结果中是否包括负样本；
若所述负样本低于目标参数，则满足所述第一预设条件。


6.根据权利要求1所述的算法模型的调整方法，其中，所述通过修改配置文件调整所述算法模型之前还包括:
获取终端的运行环境状态；
判断所述运行环境状态是否满足第二预设条件；
若所述运行环境状态满足第二预设条件，则调整所述算法模型。


7.根据权利要求1所述的算法模型的调整方法，其中，所述通过修改配置文件调整所述算法模型之后包括：
获取调整后的所述算法模型的处理结果；
根据所述处理结果，得到处理准确度；
当所述处理准确度高于第一阈值，记录算法模型的调整结果，若所述处理准确度不高于第一阈值时，不接收算法模型的调整结果。


8.根据权利要求7...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈仲铭，何明，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44