计算机执行的机器学习模型的训练方法、装置及设备
授权
摘要

本说明书实施例提供一种计算机执行的机器学习模型的训练方法、装置及设备,在训练方法中,获取在当前时间段内的增量数据,作为训练样本集。基于训练样本集,对在上一时间段训练后的机器学习模型进行增量训练,得到初始机器学习模型。将测试样本集中的各测试样本输入初始机器学习模型,以得到测试结果。基于测试结果,确定初始机器学习模型的准确率。若准确率大于第一阈值,则将初始机器学习模型作为在当前时间段训练后的机器学习模型。若准确率不大于第一阈值,则将测试样本集中测试结果错误的测试样本加入训练样本集,得到更新后的训练样本集,并基于更新后的训练样本集,对初始机器学习模型进行训练,以得到在当前时间段训练后的机器学习模型。

基本信息
专利标题 :
计算机执行的机器学习模型的训练方法、装置及设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110705717A
申请号 :
CN201910942795.0
公开(公告)日 :
2020-01-17
申请日 :
2019-09-30
授权号 :
CN110705717B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
张望舒温祖杰
申请人 :
支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
代理机构 :
北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
张明
优先权 :
CN201910942795.0
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-17 :
授权
2020-02-18 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20190930
2020-01-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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