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龍圖騰網恭喜北京大學;北京達佳互聯信息技術有限公司申請的專利超參數處理方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114065943B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111176055.4，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權超參數處理方法、裝置、電子設備及存儲介質是由崔斌;黎洋;沈彧;姜淮鈞;劉霽;姚鵬;李吉祥設計研發完成，并于2021-10-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本超參數處理方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開關于一種超參數處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：獲取與歷史超參數對應的歷史驗證結果；所述歷史驗證結果用于表征與所述歷史超參數對應的已訓練模型的性能數據；所述與所述歷史超參數對應的已訓練模型基于所述歷史超參數對待訓練模型進行訓練得到；基于所述歷史驗證結果對未返回驗證結果的目標超參數進行驗證結果插補，得到所述目標超參數的插補結果；基于所述歷史驗證結果，以及所述目標超參數的插補結果，生成待驗證超參數；將所述待驗證超參數發送至隊列；從所述隊列中獲取對所述待驗證超參數的驗證結果。本公開能夠解決對超參數空間的探索性下降以及浪費驗證資源的問題。

本發明授權超參數處理方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種超參數處理方法，其特征在于，所述方法包括：獲取與歷史超參數對應的歷史驗證結果；所述歷史驗證結果用于表征與所述歷史超參數對應的已訓練模型的性能數據；所述與所述歷史超參數對應的已訓練模型基于所述歷史超參數對待訓練模型進行訓練得到；當所述待訓練模型為圖像分類模型時，與所述歷史超參數對應的歷史驗證結果為：基于所述歷史超參數對所述圖像分類模型進行訓練之后所得到的模型的分類準確率；當所述待訓練模型為對象識別模型時，與所述歷史超參數對應的歷史驗證結果為：基于所述歷史超參數對所述對象識別模型進行訓練之后所得到的模型的識別準確率；基于所述歷史驗證結果對未返回驗證結果的目標超參數進行驗證結果插補，得到所述目標超參數的插補結果；基于所述歷史驗證結果，以及所述目標超參數的插補結果，生成待驗證超參數；將所述待驗證超參數發送至隊列；從所述隊列中獲取對所述待驗證超參數的驗證結果；所述待驗證超參數的驗證結果是通過分布式集群中的多個驗證節點從所述隊列中獲取所述待驗證超參數，對獲取的所述待驗證超參數進行驗證得到的。

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