【技术实现步骤摘要】
一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及计算机
,尤其涉及一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。通常情况下,需要对超参数进行搜索,给学习机选择一组最优的超参数,以提高学习的性能和效果。
[0003]目前,现有的超参数组合的搜索方法,通常是在机器学习模型的训练过程中,采用经验法通过手动的方式对超参数组合进行调整。然而,由于机器学习的多样性,导致用户在大多数超参数组合的调整过程中,无法得知如何设定合适的超参数。而且该方法需要多次对超参数组合进行调整,才能得到最优的超参数组合,导致在多次训练试验过程中需要耗费大量时间。因此,现有的超参数组合的搜索方法,超参数组合的搜索过程繁杂,而且超参数组合的搜索效率低下。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种超参数组合的搜索方法、装置、电子设备及存储介质,能够简化超参数组合的搜索过程,实现超参数组合的自动搜索, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种超参数组合的搜索方法,其特征在于,包括:响应于针对目标机器学习模型的超参数组合搜索请求,获取所述超参数组合搜索请求中的搜索规则以及至少一个超参数的值域限制条件;根据所述搜索规则,在超参数组合搜索脚本中选取目标超参数组合搜索框架,其中,所述超参数组合搜索脚本中包括多个超参数组合搜索框架;根据所述至少一个超参数的值域限制条件,确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间;通过所述超参数组合搜索脚本,采用目标超参数组合搜索框架,在所述超参数组合搜索空间中搜索获取与所述目标机器学习模型匹配的目标超参数组合。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据至少一个超参数的值域限制条件,确定目标超参数组合搜索框架的超参数组合搜索空间,包括:根据所述目标机器学习模型中各超参数的预设取值范围,获取与所述目标超参数组合搜索框架匹配的全域搜索空间;根据所述至少一个超参数的值域限制条件,对所述全域搜索空间进行缩减处理,得到所述超参数组合搜索空间。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过所述超参数组合搜索脚本,采用目标超参数组合搜索框架,在所述超参数组合搜索空间中搜索获取与所述目标机器学习模型匹配的目标超参数组合,包括:通过所述超参数组合搜索脚本,采用目标超参数组合搜索框架,在所述超参数组合搜索空间中,依次获取一组当前超参数组合;通过所述超参数组合搜索脚本,将所述当前超参数组合提供给用户训练脚本进行模型训练和模型验证,并获取所述用户训练脚本反馈的,目标机器学习模型针对所述当前超参数组合的模型验证结果;返回执行通过所述超参数组合搜索脚本,采用目标超参数组合搜索框架,在所述超参数组合搜索空间中,依次获取一组当前超参数组合的操作,直至达到预设的搜索次数阈值;通过所述超参数组合搜索脚本,根据与各所述超参数组合分别对应的模型验证结果,确定目标超参数组合。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法,其特征在于,所述方法由分布式集群中的多个分布式节点共同执行,其中,所述方法对应的机器学习框架预先以容器的形式配置在各所述分布式节点中,以提供所述方法的运行环境。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在通过所述超参数组合搜索脚本,将所述当前超参数组合提供给用户训练脚本进行模型训练和模型验证,并获取所述用户训练脚本反馈的,目标机器学习模型针对所述当前超参数组合的模型验证结果之后,还包括:通过所述超参数组合搜索脚本,将所述目标机器学习模型针对所述当前超参数组合的模型验证结果存储于所述分布式集群的数据库容器中;通过所述超参数组合搜索脚本,采用目标超参数组...
【专利技术属性】
技术研发人员:李泽仁,原帅,张晋锋,
申请(专利权)人:中科曙光国际信息产业有限公司,
类型:发明
国别省市:
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