[發(fā)明專利]用于預(yù)測模型結(jié)構(gòu)的延時(shí)的方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010116707.4 | 申請日: | 2020-02-25 |
| 公開(公告)號: | CN111353601A | 公開(公告)日: | 2020-06-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 希滕;張剛;溫圣召 | 申請(專利權(quán))人: | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/08 | 分類號: | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/06 |
| 代理公司: | 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204 | 代理人: | 王達(dá)佐;馬曉亞 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 預(yù)測 模型 結(jié)構(gòu) 延時(shí) 方法 裝置 | ||
1.一種用于預(yù)測模型結(jié)構(gòu)的延時(shí)的方法,包括:
通過執(zhí)行訓(xùn)練操作獲得訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型;
利用訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)模型結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí);
其中,所述訓(xùn)練操作包括:
在預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索空間中采樣出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為樣本模型結(jié)構(gòu);
獲取所述樣本模型結(jié)構(gòu)在所述設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的實(shí)際延時(shí);
利用所述樣本模型結(jié)構(gòu)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的延時(shí)預(yù)測模型;
基于所述樣本模型結(jié)構(gòu)在設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的實(shí)際延時(shí)確定訓(xùn)練后的所述延時(shí)預(yù)測模型的預(yù)測誤差,響應(yīng)于確定所述預(yù)測誤差滿足預(yù)設(shè)的收斂條件,得出訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述訓(xùn)練操作還包括:
響應(yīng)于確定所述預(yù)測誤差不滿足預(yù)設(shè)的收斂條件,執(zhí)行下一次訓(xùn)練操作,并且在下一次訓(xùn)練操作中增加采樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述方法還包括:通過執(zhí)行多次迭代操作生成用于執(zhí)行目標(biāo)分類任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
所述迭代操作包括:
基于預(yù)設(shè)的控制器從預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索空間內(nèi)搜索出當(dāng)前迭代操作中的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);
利用所述訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型預(yù)測所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí);
基于所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí),作為反饋信息返回至所述控制器,以使所述控制器根據(jù)所述反饋信息進(jìn)行更新;
響應(yīng)于確定所述反饋信息達(dá)到預(yù)設(shè)的條件,將所述當(dāng)前迭代操作中的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定為搜索出的用于執(zhí)行目標(biāo)分類任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其中,所述迭代操作還包括:
基于待分類的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),得到訓(xùn)練完成的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分類準(zhǔn)確率;
所述基于所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí),作為反饋信息返回至所述控制器,包括:
將所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分類準(zhǔn)確率作為獎勵信息,所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí)作為懲罰信息,確定出當(dāng)前迭代操作的反饋信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其中,所述基于所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí),作為反饋信息返回至所述控制器,包括:
基于待分類的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),測試訓(xùn)練后的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)際延時(shí);
響應(yīng)于確定所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)際延時(shí)超過所述預(yù)測模型預(yù)測出的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí),根據(jù)所述候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)際延時(shí)與所述延時(shí)預(yù)測模型預(yù)測出的候選網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí)之間的差異確定當(dāng)前的反饋信息。
6.一種用于預(yù)測模型結(jié)構(gòu)的延時(shí)的裝置,包括:
訓(xùn)練單元,被配置為通過執(zhí)行訓(xùn)練操作獲得訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型;
預(yù)測單元,被配置為利用訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)模型結(jié)構(gòu)在設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行產(chǎn)生的延時(shí);
其中,所述訓(xùn)練操作包括:
在預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索空間中采樣出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為樣本模型結(jié)構(gòu);
獲取所述樣本模型結(jié)構(gòu)在所述設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的實(shí)際延時(shí);
利用所述樣本模型結(jié)構(gòu)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的延時(shí)預(yù)測模型;
基于所述樣本模型結(jié)構(gòu)在設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的實(shí)際延時(shí)確定訓(xùn)練后的所述延時(shí)預(yù)測模型的預(yù)測誤差,響應(yīng)于確定所述預(yù)測誤差滿足預(yù)設(shè)的收斂條件,得出訓(xùn)練完成的延時(shí)預(yù)測模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其中,所述訓(xùn)練操作還包括:
響應(yīng)于確定所述預(yù)測誤差不滿足預(yù)設(shè)的收斂條件,執(zhí)行下一次訓(xùn)練操作,并且在下一次訓(xùn)練操作中增加采樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)量。
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