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摘要：本申请提供了一种超参空间分析方法、装置、电子设备和存储介质。本公开实施例的方法包括：获取超参数据，超参数据具有多个维度，每个维度代表一种超参数；利用超参数据通过深度学习模型进行空间建模，以使得深度学习模型表征超参数据对应的超参空间中第一维度与第二维度间的映射关系；利用深度学习模型计算夏普利Shapley值，Shapley值用于指示第二维度对第一维度的影响程度；使用协方差矩阵自适应演化CMA‑ES算法针对深度学习模型在超参空间进行空间寻优以获得边界特征值，边界特征值用于指示超参空间中第一维度上变化最快的点的位置。本公开实施例提供了一种更加全面、透明且高效的超参空间分析方案。
主权项：1.一种超参空间分析方法，包括：获取超参数据，所述超参数据具有多个维度，每个维度代表一种超参数；利用所述超参数据通过深度学习模型进行空间建模，以使得所述深度学习模型表征所述超参数据对应的超参空间中第一维度与第二维度间的映射关系；利用所述深度学习模型计算夏普利Shapley值，所述Shapley值用于指示所述第二维度对所述第一维度的影响程度；使用协方差矩阵自适应演化CMA-ES算法针对所述深度学习模型在超参空间进行空间寻优以获得边界特征值，所述边界特征值用于指示所述超参空间中第一维度上变化最快的点的位置；其中，所述第一维度包括所述超参数据中的一个或多个不同维度，所述第二维度包括所述超参数据中除所述第一维度外的所有维度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 超参空间分析方法、装置、电子设备和存储介质
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