难度自适应学习方法、系统、电子设备以及存储介质
公开
摘要
本申请提供一种难度自适应学习方法、系统、电子设备以及存储介质，属于模型训练的技术领域。所述方法包括将训练样本集输入预设模型进行多次训练，多次训练包括：根据预设模型对训练样本集的本次训练结果，通过难度评估器确定本次训练样本集的难度值；根据本次训练样本集的难度值，通过难度调整器调整预设模型下一次对训练样本集训练时的训练权重；在预设模型针对训练样本集的多次训练达到标定训练状态时，通过难度自适应生成器生成难度值增加的新样本集，新样本集作为训练样本集输入预设模型进行多次训练；在预设模型达到预设的停止训练状态时，停止对预设模型的训练。本申请旨在提高求解器的泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
难度自适应学习方法、系统、电子设备以及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626576A
申请号 ：
CN202210152509.2
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱文武王鑫张子威张泽阳
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园1号
代理机构 ：
北京润泽恒知识产权代理有限公司
代理人 ：
苟冬梅
优先权 ：
CN202210152509.2
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-14 ：
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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