[发明专利]集成学习的训练数据量和报酬确定方法以及相关设备在审
| 申请号： | 202310838000.8 | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116843040A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 黄超;汉鹏超;黄建伟 | 申请（专利权）人： | 深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学（深圳） |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 曹伟 |
| 地址： | 518129 广东省深圳市龙岗区坂*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种集成学习的训练数据量和报酬确定方法、集成服务器以及计算机可读存储介质，用于在最大化集成学习模型的精确度和最小化支付给各个终端设备的报酬，并能够自适应决策并激励具有不同计算和通信成本的终端设备参与到集成学习中的情况下，确定集成学习的各个终端设备的训练数据量和报酬。本申请实施例方法包括：确定参与集成学习的每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬，利用激励算法，按照决策顺序对每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬进行N轮迭代的决策，得到每轮迭代对应的决策结果，将决策结果满足预设收敛条件的每个终端设备对应的训练数据量和报酬作为每个终端设备对应的目标训练数据量和目标报酬。 | ||
| 搜索关键词： | 集成 学习 训练 数据量 报酬 确定 方法 以及 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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