业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置制造方法及图纸

本公开关于业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置，该方法包括：获取目标业务对应的业务数据和每一次模型构建时的当前模型构建参数，重复根据当前模型构建参数，构建目标业务对应的当前业务处理模型至基于业务处理结果和当前模型构建参数，更新当前模型构建参数的迭代操作，直至满足预设收敛条件。从已构建的当前业务处理模型中，确定目标业务对应的目标业务处理模型。该方法可以构建训练和测试一体化的模型性能验证流程，避免多流程训练导致的性能验证偏差，从而可以提高业务处理模型的生成的稳定性和模型训练的效率，同时在模型生成的过程中，可以实现多种类型的模型构建参数的确定，提高了参数确定的复用性。提高了参数确定的复用性。提高了参数确定的复用性。

【技术实现步骤摘要】
业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置


[0001]本公开涉及深度学习
，尤其涉及业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置。

技术介绍

[0002]自从深度学习技术出现以来，其凭借着强大的非线性拟合能力以及在各个场景下的泛化性，在计算机视觉，自然语言处理以及推荐算法等领域逐步取代传统机器学习算法，成为当下人工智能主流技术。现有技术中，搭建神经网络的过程极其耗费算法工程师的精力和时间，同时设置神经网络的超参数也对算法工程师的工程经验有一定的要求，且已经训练好的模型后续可能存在多次调整，导致模型训练稳定性低的问题。

技术实现思路

[0003]本公开提供业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置，以至少解决相关技术中模型训练稳定性低的问题。本公开的技术方案如下：
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种业务处理模型的生成方法，所述方法包括：
[0005]根据当前模型构建参数，构建目标业务对应的当前业务处理模型，所述当前模型构建参数为预设模型构建参数；
[0006]基于所述目标业务对应的业务数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务处理模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前模型构建参数，构建目标业务对应的当前业务处理模型，所述当前模型构建参数为预设模型构建参数；基于所述目标业务对应的业务数据，对所述当前业务处理模型进行模型训练和模型测试，得到所述当前业务处理模型对应的训练后业务处理模型的业务测试结果，所述业务测试结果用于表征所述训练后业务处理模型对应的业务处理准确程度；基于所述业务测试结果，更新所述当前模型构建参数，并跳转至根据当前模型构建参数，构建目标业务对应的当前业务处理模型的步骤，直至满足预设收敛条件；从已构建的当前业务处理模型对应的训练后业务处理模型中，确定所述目标业务对应的目标业务处理模型。2.根据权利要求1所述的业务处理模型的生成方法，其特征在于，所基于所述目标业务对应的业务数据，对所述当前业务处理模型进行模型训练和模型测试，得到所述当前业务处理模型对应的训练后业务处理模型的业务测试结果包括：将所述业务数据划分为训练业务数据和测试业务数据；基于所述训练业务数据，对所述当前业务处理模型进行模型训练，得到所述训练后业务处理模型；基于所述测试业务数据，对所述训练后业务处理模型进行模型测试，得到所述训练后业务处理模型对应的业务测试结果。3.根据权利要求1所述的业务处理模型的生成方法，其特征在于，所述基于所述业务测试结果，更新所述当前模型构建参数包括：将所述业务测试结果和所述当前模型构建参数输入到所述当前模型构建参数对应的参数确定模型中，基于所述业务测试结果和所述当前模型构建参数，对所述对应的参数确定模型进行更新，得到更新参数确定模型；将所述当前模型构建参数输入到所述更新参数确定模型中，基于所述更新参数确定模型，更新所述当前模型构建参数。4.根据权利要求3所述的业务处理模型的生成方法，其特征在于，所述当前模型构建参数包括至少两种参数类型分别对应的模型构建参数，所述更新参数确定模型包括参数类型识别模块和不同参数类型对应的参数更新模块，所述将所述当前模型构建参数输入到所述更新参数确定模型中，基于所述更新参数确定模型，更新所述当前模型构建参数包括：将所述当前模型构建参数输入到所述参数类型识别模块中，识别所述当前模型构建参数对应的目标参数类型；基于与所述目标参数类型对应的参数更新模...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚鹏，杨森，刘霁，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：