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模型和数据联合优化方法及相关装置 

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申请/专利权人:华为技术有限公司

摘要:本申请公开了一种模型和数据联合优化方法,包括:获取初始数据集I;基于所述初始数据集I,通过自动机器学习算法进行模型和数据的联合优化,以得到联合优化后的优化模型和优化数据集。上述方案能够实现同时获取更优的模型结构和更高效的训练数据集,提升了人工智能应用设计的效率。

主权项:1.一种模型和数据联合优化方法,其特征在于,包括:获取初始数据集I;所述数据集I包括采集的拍照数据或声音数据;所述初始数据集I用于后续进行模型和数据的联合优化;基于所述初始数据集I,通过自动机器学习算法进行模型和数据的联合优化,以得到联合优化后的优化模型和优化数据集;所述基于所述初始数据集I,通过自动机器学习算法进行模型和数据的联合优化,以得到联合优化后的优化模型和优化数据集,包括以下步骤:S1:基于数据集Ik,j,通过自动模型优化得到优化后的n个模型,所述n个模型包括模型Mk+1,j+1,模型Mk+1,j+2,…,模型Mk+1,j+n,n为正整数;S2:基于所述n个模型和所述数据集Ik,j,通过自动数据优化得到优化后的n个数据集,所述n个数据集包括数据集Ik+1,j+1,数据集Ik+1,j+2,…,数据集Ik+1,j+n,所述n个模型与所述n个数据集一一对应;S3:获取所述n个模型中最优的模型Mk+1,j+w,以及获取所述n个数据集中与所述模型Mk+1,j+w对应的数据集Ik+1,j+w,w为不大于n的正整数;S4:判断联合优化是否结束,若未结束,则执行步骤S5,若结束,则执行步骤S6;S5:令k=k+1,j=j+w,并重复执行步骤S1至步骤S4;S6:确定所述模型Mk+1,j+w为所述优化模型,以及确定所述数据集Ik+1,j+w为所述优化数据集;其中,k的初始值为0,j的初始值为0,当k=0,j=0时,所述数据集Ik,j为所述初始数据集I。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华为技术有限公司 模型和数据联合优化方法及相关装置

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