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龍圖騰網(wǎng)恭喜甲骨文國(guó)際公司申請(qǐng)的專(zhuān)利微型機(jī)器學(xué)習(xí)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113168575B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：201980081260.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/01；該發(fā)明授權(quán)微型機(jī)器學(xué)習(xí)是由S·阿格爾沃;V·瓦拉達(dá)拉珍;S·伊蒂庫(kù)拉;N·阿格爾沃設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-10-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本微型機(jī)器學(xué)習(xí)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：描述了用于生成和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的微型機(jī)器學(xué)習(xí)變體以在調(diào)整和選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)節(jié)省計(jì)算資源的技術(shù)。在實(shí)施例中，用于參考變體的超參數(shù)值中的至少一個(gè)超參數(shù)值被修改為新的超參數(shù)值，從而從機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體生成機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體。基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體的成本度量并將新變體和參考變體的性能得分進(jìn)行比較，系統(tǒng)確定修改后的參考機(jī)器算法是否是計(jì)算上成本低于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體但緊密跟隨參考變體的準(zhǔn)確度的微型機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

本發(fā)明授權(quán)微型機(jī)器學(xué)習(xí)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括：選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體指示一個(gè)或多個(gè)超參數(shù)值；將至少一個(gè)超參數(shù)修改為所述一個(gè)或多個(gè)超參數(shù)值中的新的超參數(shù)值，從而生成機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集確定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體的性能得分，所述性能得分表示通過(guò)利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體而生成的新機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確度；將機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體針對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的性能得分與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體針對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的性能得分進(jìn)行比較，以確定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體的性能得分與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參考變體的性能得分之間的性能得分的多個(gè)偏差中的至少一個(gè)偏差；通過(guò)測(cè)量當(dāng)在所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體時(shí)的存儲(chǔ)器消耗、處理器利用率或IO活動(dòng)測(cè)量中的一項(xiàng)或多項(xiàng)的使用，確定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體的成本度量；基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新變體的成本度量以及至少部分地基于性能得分的所述多個(gè)偏差滿足一個(gè)或多個(gè)準(zhǔn)確度標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)確定是否針對(duì)新數(shù)據(jù)集使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的所述新變體來(lái)作為用于確定參考變體針對(duì)所述新數(shù)據(jù)集的性能的計(jì)算上成本較少的微型ML變體。

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