(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111480186.1 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 度小满科技(北京)有限公司 地址 100193 北京市海淀区西北旺东路10 号院西区4 号楼6层6 06室 (72)发明人 吴佳峻　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 代理人 赵昀彬 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06N 7/00(2006.01) (54)发明名称 超参数处 理方法、 装置、 存 储介质和处 理器 (57)摘要 本发明公开了一种超参数处理方法、 装置、 存储介质和处理器。 其中， 该方法包括： 获取第一 数据集合； 提取第一数据集合的第一元特征， 其 中， 第一元特征用于表征第一数据集合中所有数 据的属性信息的汇总结果； 基于第一元特征， 确 定目标模型对应的初始超参数集合； 基于第一数 据集合对初始超参数集合进行调整， 得到目标超 参数集合。 本发 明解决了相关技术中模型训练时 间过长的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114118294 A 2022.03.01 CN 114118294 A 1.一种超参数处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一数据集 合； 提取所述第一数据集合的第一元特征， 其中， 所述第一元特征用于表征所述第一数据 集合中所有数据的属性信息的汇总结果； 基于所述第一元 特征， 确定目标模型对应的初始超参数集 合； 基于所述第一数据集 合对所述初始超参数集 合进行调整， 得到目标超参数集 合。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述第一元特征， 确定目标模型对应 的初始超参数集 合包括： 利用元模型对所述第 一元特征和所述目标模型进行初始化处理， 得到所述初始超参数 集合。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取第二数据集合， 其中， 所述第 二数据集合包括： 预设数据和所述目标模型对应的训 练数据； 提取所述第二数据集 合的第二元 特征； 确定所述第二数据集合对应的度量值， 其中， 所述度量值是利用所述第二数据集合对 不同模型进行训练得到的； 利用所述第 二元特征、 所述目标模型和所述目标模型对应的度量值对初始模型进行训 练， 得到所述元模型。 4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法， 其特征在于， 基于所述第一数据集合对 所述初始超参数集 合进行调整， 得到所述目标超参数集 合包括： 利用多个不同类型的贝叶斯优化算法对所述初始超参数集合进行调 整， 得到所述目标 超参数集 合。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 利用多个不同类型的贝叶斯优化算法对所 述初始超参数集 合进行调整， 得到所述目标超参数集 合包括： 将所述初始超参数集合分配给所述多个不同类型的贝叶斯优化算法， 确定每个贝叶斯 优化算法对应的超参数子集 合； 通过所述每个贝叶斯优化算法利用所述第一数据集合对所述每个贝叶斯优化算法对 应的超参数子集 合进行调整， 得到所述每 个贝叶斯优化 算法对应的目标超参数子集 合； 对所述多个贝叶斯优化算法对应的目标超参数子集合进行汇总， 得到所述目标超参数 集合。 6.一种超参数处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取第一数据集 合； 提取模块， 用于提取所述第 一数据集合的第一元特征， 其中， 所述第 一元特征用于表征 所述第一数据集 合中所有数据的属性信息的汇总结果； 第一确定模块， 用于基于所述第一元 特征， 确定目标模型对应的初始超参数集 合； 调整模块， 用于基于所述第一数据集合对所述初始超参数集合进行调整， 得到目标超 参数集合。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述第 一确定模块还用于利用元模型对所 述第一元 特征和所述目标模型进行初始化处 理， 得到所述初始超参数集 合。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114118294 A 28.根据权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 所述获取模块还用于获取第 二数据集合， 其中， 所述第 二数据集合包括： 预设数据和所 述目标模型对应的训练数据； 所述提取模块还用于提取 所述第二数据集 合的第二元 特征； 第二确定模块， 用于确定所述第 二数据集合对应的度量值， 其中， 所述度量值是利用所 述第二数据集 合对不同模型进行训练得到的； 训练模块， 用于利用所述第二元特征、 所述目标模型和所述目标模型对应的度量值对 初始模型进行训练， 得到所述元模型。 9.根据权利要求6至8中任意一项所述的装置， 其特征在于， 所述调整模块还用于利用 多个不同类型的贝叶斯优化算法对所述初始超参数集合进 行调整， 得到所述目标超参数集 合。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述调整模块包括： 分配单元， 用于将所述初始超参数集合分配给所述多个不同类型的贝叶斯优化算法， 确定每个贝叶斯优化 算法对应的超参数子集 合； 调整单元， 用于通过所述每个贝叶斯优化算法利用所述第 一数据集合对所述每个贝叶 斯优化算法对应的超参数子集合进行调整， 得到所述每个贝叶斯优化算法对应的目标超参 数子集合； 汇总单元， 用于对所述多个贝叶斯优化算法对应的目标超参数子集合进行汇总， 得到 所述目标超参数集 合。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的程 序， 其中， 在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至5中 任意一项所述的超参数处 理方法。 12.一种处理器， 其特征在于， 所述处理器用于运行程序， 其中， 所述程序运行时执行权 利要求1至 5中任意一项所述的超参数处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114118294 A 3