一种机器学习模型的训练方法及训练系统技术方案

本申请提出了一种机器学习模型的训练方法及训练系统，涉及深度学习技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种机器学习模型的训练方法及训练系统


[0001]本申请涉及深度学习
，具体而言，涉及一种机器学习模型的训练方法及训练系统
。

技术介绍

[0002]目前，随着机器学习的普遍流行，各种机器学习模型越来越受到关注
。
对于机器学习模型，通常需要先基于训练数据
(
也称训练样本
)
对其进行训练，之后，利用训练后的机器学习模型执行某种预测，如执行类别预测等
。
[0003]在机器学习模型的训练过程中，需要向机器学习模型新增或修改样本
。
为了增加机器学习的训练样本，需要增加不同特征，或者是通过不同的特征的组合，并逐一输入至机器学习模型，但现有学习模型训练方法繁琐，耗时长，训练效率低，且灵活性和适用性较低
。
虽然机器学习模型已经在许多领域取得了巨大的成功，但它们仍然存在一些潜在的弊端，包括以下几个方面：
[0004]数据偏差问题：机器学习模型的质量和准确性取决于训练数据的质量和多样性
。
如果数据存在偏差，例如数据集不足
、
不均衡或不够代表性，模型就会倾向于学习这些偏差而不是真正的模式，导致模型在新数据上表现不佳
。
[0005]过度拟合问题：当模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差时，就出现了过度拟合问题
。
过度拟合的原因通常是模型太过复杂或训练数据太少
。
这会导致模型无法泛化到新的数据集上，从而失去了其实际应用的价值
。
[0006]解释性问题：某些机器学习模型，尤其是深度学习模型，可能非常复杂，难以理解其决策的依据
。
这就使得机器学习模型缺乏可解释性，从而难以应用于一些对决策过程要求透明的领域，如医疗和金融领域
。
[0007]资源消耗问题：训练深度学习模型需要大量的计算资源和时间
。
如果没有足够的硬件设备或计算能力，训练时间可能会非常长
。
此外，训练模型需要消耗大量的能源，这也可能会对环境造成负面影响
。
[0008]隐私问题：机器学习模型需要访问大量的个人数据来进行训练
。
如果这些数据被滥用或泄露，可能会对用户的隐私产生不利影响
。
此外，由于机器学习模型本身可能会包含敏感信息，因此在某些情况下可能需要对其进行保护和加密
。

技术实现思路

[0009]本申请的目的在于提供一种机器学习模型的训练方法，其能够使用更多的训练数据或采用数据增强技术，帮助解决过度拟合问题
。
[0010]本申请的另一目的在于提供一种机器学习模型的训练系统，其能够运行一种机器学习模型的训练方法
。
[0011]本申请的实施例是这样实现的：
[0012]第一方面，本申请实施例提供一种机器学习模型的训练方法，其包括获取原始数
据集并将原始数据集划分为训练集和验证集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的评估；
[0013]将训练集划分为
K
个互不重叠的子集，依次将每个子集作为验证集，其他
K
‑1个子集作为训练集，训练
K
个模型，得到
K
个模型的平均验证误差；
[0014]在模型训练过程中，通过正则化降低模型的复杂度，防止模型过拟合训练集数据；
[0015]选择在验证集中表现排名第一的模型作为最终的机器学习模型，并使用测试集对最终的机器学习模型进行评估
。
[0016]在本申请的一些实施例中，上述获取原始数据集并将原始数据集划分为训练集和验证集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的评估包括：根据数据集的大小，增加或减小训练集和验证集的大小，从而提高机器学习模型的稳定性和泛化能力，并使数据集的分布与实际应用场景保持同一

。
[0017]在本申请的一些实施例中，上述将训练集划分为
K
个互不重叠的子集，依次将每个子集作为验证集，其他
K
‑1个子集作为训练集，训练
K
个模型，得到
K
个模型的平均验证误差包括：
A1.
将数据集分成
K
个互不重叠的子集；
A2.
对于每个子集，选取它作为验证集，其余子集作为训练集；
A3.
训练模型并在验证集上进行评估，记录性能指标；
A4.
重复上述步骤
A2
和步骤
A3
一共
K
次，每次选取一个不同的子集作为验证集；
A5.
计算
K
次性能指标的平均值，作为机器学习模型的最终性能指标
。
[0018]在本申请的一些实施例中，上述还包括：通常使用
K
折交叉验证和
/
或留一交叉验证来评估模型性能，其中，
K
折交叉验证将数据集分成
K
个子集，每次选取一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，留一交叉验证将每个样本作为验证集，其余样本作为训练集
。
[0019]在本申请的一些实施例中，上述在模型训练过程中，通过正则化降低模型的复杂度，防止模型过拟合训练集数据包括：
B1.
将数据集划分成
k
个子集，其中
k
‑1个子集作为训练集，1个子集作为验证集；
B2.
对于每个正则化系数
λ
，使用
k
‑1个子集训练模型，并在验证集上评估模型性能；
B3.
重复步骤
B2
，直到对所有正则化系数进行评估；
B4.
选择性能排序第一的正则化系数
。
[0020]在本申请的一些实施例中，上述还包括：在训练时调节正则化系数
λ
的大小，过小的
λ
会导致过拟合，过大的
λ
则会导致欠拟合，避免因为数据集的随机性而导致的过拟合或欠拟合问题
。
[0021]在本申请的一些实施例中，上述还包括：通过调整模型中的超参数来提高模型的性能，超参数包括正则化系数
、
学习率
、
网络深度及激活函数
。
[0022]第二方面，本申请实施例提供一种机器学习模型的训练系统，其包括数据集划分模块，用于获取原始数据集并将原始数据集划分为训练集和验证集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的评估；
[0023]交叉验证模块，用于将训练集划分为
K
个互不重叠的子集，依次将每个子集作为验证集，其他
K
‑1个子集作为训练集，训练
K
个模型，得到
K
个模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，包括：获取原始数据集并将原始数据集划分为训练集和验证集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的评估；将训练集划分为
K
个互不重叠的子集，依次将每个子集作为验证集，其他
K
‑1个子集作为训练集，训练
K
个模型，得到
K
个模型的平均验证误差；在模型训练过程中，通过正则化降低模型的复杂度，防止模型过拟合训练集数据；选择在验证集中表现排名第一的模型作为最终的机器学习模型，并使用测试集对最终的机器学习模型进行评估
。2.
如权利要求1所述的一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，所述获取原始数据集并将原始数据集划分为训练集和验证集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的评估包括：根据数据集的大小，增加或减小训练集和验证集的大小，从而提高机器学习模型的稳定性和泛化能力，并使数据集的分布与实际应用场景保持同一技术领域
。3.
如权利要求1所述的一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，所述将训练集划分为
K
个互不重叠的子集，依次将每个子集作为验证集，其他
K
‑1个子集作为训练集，训练
K
个模型，得到
K
个模型的平均验证误差包括：
A1.
将数据集分成
K
个互不重叠的子集；
A2.
对于每个子集，选取它作为验证集，其余子集作为训练集；
A3.
训练模型并在验证集上进行评估，记录性能指标；
A4.
重复上述步骤
A2
和步骤
A3
一共
K
次，每次选取一个不同的子集作为验证集；
A5.
计算
K
次性能指标的平均值，作为机器学习模型的最终性能指标
。4.
如权利要求3所述的一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，还包括：通常使用
K
折交叉验证和
/
或留一交叉验证来评估模型性能，其中，
K
折交叉验证将数据集分成
K
个子集，每次选取一个子集作为验证集，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆苗，
申请(专利权)人：江苏财会职业学院，
类型：发明
国别省市：