学习率计算方法及装置、分类模型计算方法及装置

摘要

本发明涉及数据分类技术领域，提供一种学习率计算方法及装置、分类模型计算方法及装置。其中，该学习率计算方法包括：获得用于对数据进行分类的分类模型的经验风险，经验风险的参数包括用于迭代计算分类模型的学习率；基于随机漫步对学习率进行迭代计算，获得经验风险取最小值时学习率的值。由于将随机漫步引入了学习率的迭代计算过程，从而计算获得的学习率能够使作为优化对象的经验风险收敛到全局最优解而非局部最优解。进而分类模型在基于该学习率进行模型的迭代计算时，能够获得较高精度的模型，从而改善数据分类结果的准确性。该分类模型计算方法用于计算梯度渐进回归树模型，其中计算模型的学习率时采用该学习率计算方法进行计算。