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SELECTING HYPER PARAMETERS FOR MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON PAST TRAINING RESULTS

机译:基于过去训练结果的机器学习算法超级参数选择

摘要

Systems and methods for selecting hyper parameters for machine learning algorithms based on past training results are provided. For example, groups of values of hyper parameters may be obtained. Further, in some examples, results of training the machine learning algorithm using different pluralities of training examples and/or the different group of values of hyper parameters may be obtained. Further, in some examples, the results and the groups of values of hyper parameters may be used to select at least one value of a hyper parameter for a prospective training of the machine learning algorithm.
机译:提供了用于基于过去的训练结果为机器学习算法选择超参数的系统和方法。例如,可以获得超参数的值的组。此外,在一些示例中,可以获得使用不同的多个训练示例和/或不同的超参数值组来训练机器学习算法的结果。此外,在一些示例中,超参数的结果和值组可以用于选择超参数的至少一个值,以用于机器学习算法的前瞻性训练。

著录项

  • 公开/公告号US2019294999A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-09-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MOSHE GUTTMANN;

    申请/专利号US201916441150

  • 发明设计人 MOSHE GUTTMANN;

    申请日2019-06-14

  • 分类号G06N20/10;G06N5/04;G06K9/62;G10L15/065;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:10:20

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