[發明專利]多層感知機的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010560645.6
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111914994A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 希滕;張剛;溫圣召
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 石茵汀

1.一種多層感知機的生成方法，包括：

獲取訓練集和驗證集，并將所述訓練集和所述驗證集劃分為K個訓練子集和K個驗證子集，其中，K為正整數；

生成感知機搜索空間，根據所述感知機搜索空間生成待訓練多層感知機；

根據所述K個訓練子集對所述待訓練多層感知機進行訓練以生成K個多感知機模型；

分別使用所述K個驗證子集對所述K個多感知機模型進行評估以生成所述K個多感知機模型的評分值；以及

根據所述K個多感知機模型的評分值對所述待訓練多層感知機進行N次迭代更新，直至所述K個多感知機模型的評分值滿足評分要求或者N到達預設迭代次數，其中，N為正整數。

2.如權利要求1所述的多層感知機的生成方法，其中，所述根據所述感知機搜索空間生成待訓練多層感知機，包括：

根據所述感知機搜索空間生成多層感知機序列生成器；

根據所述多層感知機序列生成器生成多層感知機序列；以及

根據所述多層感知機序列和所述感知機搜索空間生成所述待訓練多層感知機。

3.如權利要求2所述的多層感知機的生成方法，其中，所述根據所述K個多感知機模型的評分值對所述待訓練多層感知機進行N次迭代更新，包括：

分別獲取所述K個多感知機模型的K個評分值；

根據所述K個多感知機模型的K個評分值生成平均評分值；

如果所述平均評分值小于所述評分要求，且當前迭代次數N小于所述預設迭代次數，則進一步更新所述多層感知機序列生成器；以及

通過更新之后的所述多層感知機序列生成器對所述待訓練多層感知機進行更新。

4.如權利要求3所述的多層感知機的生成方法，其中，所述多層感知機序列生成器為神經網絡模塊或進化算法模塊，其中，所述進一步更新所述多層感知機序列生成器，包括：

當所述多層感知機序列生成器為所述神經網絡模塊時，通過反向傳播算法更新所述多層感知機序列生成器；

當所述多層感知機序列生成器為所述進化算法模塊時，通過種群更新算法更新所述多層感知機序列生成器。

5.如權利要求1所述的多層感知機的生成方法，其中，所述生成感知機搜索空間，包括：

獲取所述感知機搜索空間所需的隱藏層數量；

獲取所述感知機搜索空間所需的每個隱藏層的感知器數量；

獲取所述感知機搜索空間所需的每個隱藏層之中感知器的激活函數；

獲取所述感知機搜索空間所需的所述隱藏層之間感知器的連接開關以及連接權重；以及

根據所述隱藏層數量、所述每個隱藏層的感知器數量、所述每個隱藏層之中感知器的激活函數和所述感知器的連接開關以及連接權重構建所述感知機搜索空間。

6.如權利要求1所述的多層感知機的生成方法，其中，所述將所述訓練集和所述驗證集劃分為K個訓練子集和K個驗證子集，包括：

通過K折交叉劃分算法將所述訓練集和所述驗證集劃分為K個訓練子集和K個驗證子集。

7.一種多層感知機的生成裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取訓練集和驗證集，并將所述訓練集和所述驗證集劃分為K個訓練子集和K個驗證子集，其中，K為正整數；

第一生成模塊，用于生成感知機搜索空間；

第二生成模塊，用于根據所述感知機搜索空間生成待訓練多層感知機；

訓練模塊，用于根據所述K個訓練子集對所述待訓練多層感知機進行訓練以生成K個多感知機模型；

驗證模塊，用于分別使用所述K個驗證子集對所述K個多感知機模型進行評估以生成所述K個多感知機模型的評分值；以及

更新模塊，用于根據所述K個多感知機模型的評分值對所述待訓練多層感知機進行N次迭代更新，直至所述K個多感知機模型的評分值滿足評分要求或者N到達預設迭代次數，其中，N為正整數。