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龙图腾网恭喜甲骨文国际公司申请的专利微型机器学习获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113168575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980081260.7，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权微型机器学习是由S·阿格尔沃;V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;N·阿格尔沃设计研发完成，并于2019-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本微型机器学习在说明书摘要公布了：描述了用于生成和应用机器学习算法的微型机器学习变体以在调整和选择机器学习算法时节省计算资源的技术。在实施例中，用于参考变体的超参数值中的至少一个超参数值被修改为新的超参数值，从而从机器学习算法的参考变体生成机器学习算法的新变体。基于机器学习算法的新变体的成本度量并将新变体和参考变体的性能得分进行比较，系统确定修改后的参考机器算法是否是计算上成本低于机器学习算法的参考变体但紧密跟随参考变体的准确度的微型机器学习算法。

本发明授权微型机器学习在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括：选择机器学习算法的参考变体，机器学习算法的参考变体指示一个或多个超参数值；将至少一个超参数修改为所述一个或多个超参数值中的新的超参数值，从而生成机器学习算法的新变体；使用训练数据集确定机器学习算法的新变体的性能得分，所述性能得分表示通过利用所述训练数据集来训练机器学习算法的新变体而生成的新机器学习模型的准确度；将机器学习算法的新变体针对所述训练数据集的性能得分与机器学习算法的参考变体针对所述训练数据集的性能得分进行比较，以确定机器学习算法的新变体的性能得分与机器学习算法的参考变体的性能得分之间的性能得分的多个偏差中的至少一个偏差；通过测量当在所述训练数据集上训练机器学习算法的新变体时的存储器消耗、处理器利用率或IO活动测量中的一项或多项的使用，确定机器学习算法的新变体的成本度量；基于机器学习算法的新变体的成本度量以及至少部分地基于性能得分的所述多个偏差满足一个或多个准确度标准，来确定是否针对新数据集使用机器学习算法的所述新变体来作为用于确定参考变体针对所述新数据集的性能的计算上成本较少的微型ML变体。

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