基于元学习的预测模型训练方法、装置、电子设备及介质

摘要

本发明实施例一种基于元学习的预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括从训练样本数据选取样本组成支持集与查询集，构建元学习任务；获取采用深度置信网络DBN作为底层模型所构建的微服务可靠性预测模型；控制微服务可靠性预测模型在构建的至少一组元学习任务上进行元学习，通过元学习训练对微服务可靠性预测模型的参数进行优化；训练样本数据源于微服务的运行数据。采用本申请方案，采用深度置信网络DBN作为底层模型，充分利用神经网络自身提取潜在特征优势，以便能对微服务可靠性所存在潜在问题进行充分发现，由于采用元学习模型训练在新任务中只需使用少量数据对模型进行数次的参数梯度就能使得更新后预测模型有着较佳的表现。