公开(公告)号：CN115952417A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211662522.9

申请日：2022-12-23

申请人： 昆岳互联环境技术(江苏)有限公司

发明人： 宋正华 ,  王小甫 ,  高虎 ,  周必华 ,  韩奇勋 ,  叶昊

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/126

摘要： 本发明提供一种基于遗传算法的超参数自动调优方法，S1：收集数据集；S2：证明数据集的非线性关系，从而证明贝叶斯优化的复杂性；S3：使用贝叶斯优化概率构建性能预测模型；S4：使用参数调优模型进行寻优，来得到一组最优参数。利用遗传算法作为采集函数，和高斯过程代理、随机森林回归、Hyperopt等概率模型相互结合，能够有效避免陷入局部最优解的错误；同时提出一种分片式计算引擎的方法结合这个超参数调优任务进行资源分配，提升超参数调优算法的资源利用率和算法运行的速度；两种方法共同作用，遗传算法协助超参数调优，计算引擎负责算法运行过程的资源分配，让业务人员在不清楚AI知识的情况下也能高效训练。