[发明专利]训练机器学习模型在审
| 申请号： | 201880013612.0 | 申请日： | 2018-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN110520871A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | M.根德隆-贝勒马尔;J.L.梅尼克;A.B.格雷夫斯;K.卡沃克库格鲁;R.穆诺斯 | 申请（专利权）人： | 渊慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 金玉洁<国际申请>=PCT/EP2018 |
| 地址： | 英国*** | 国省代码： | 英国;GB |
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| 摘要： | 用于训练机器学习模型的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。在一个方面，方法包括接收用于在多个任务上训练机器学习模型的训练数据，其中每个任务包括多批训练数据。根据当前任务选择策略选择任务。从所选任务中选择一批训练数据。在所选的一批训练数据上训练机器学习模型以确定模型参数的更新值。确定表示作为在所选的一批训练数据上训练机器学习模型的结果的机器学习模型的训练进度的学习进度测量。使用学习进度测量更新当前任务选择策略。 | ||
| 搜索关键词： | 训练数据 训练机器 学习 进度测量 任务选择 计算机存储介质 机器学习模型 计算机程序 策略选择 模型参数 训练进度 更新 | ||
【主权项】：
1.一种训练具有多个模型参数的机器学习模型以从模型参数的初始值确定模型参数的训练值的方法，所述方法包括：/n接收用于在多个任务上训练机器学习模型的训练数据，其中每个任务包括相应的多批训练数据；以及/n通过重复地执行以下操作来在所述训练数据上训练机器学习模型：/n根据当前任务选择策略从所述多个任务中选择任务；/n从所选任务的多批训练数据中选择一批训练数据；/n在所选的一批训练数据上训练机器学习模型，以从所述模型参数的当前值确定所述模型参数的更新值；/n确定表示作为在所选的一批训练数据上训练机器学习模型的结果的机器学习模型的训练进度的学习进度测量；以及/n使用所述学习进度测量来更新所述当前任务选择策略。/n
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