[发明专利]超网络模型、深度学习模型的训练方法、信息推荐方法在审
| 申请号： | 202310148539.0 | 申请日： | 2023-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN116166961A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 王雅晴;吴世光;敬清贺;董大祥 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/213;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 王文思 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种超网络模型的训练方法，涉及人工智能和网络结构搜索技术领域。具体实现方案为：将训练样本的初始特征输入适应性网络，生成训练样本的适应性特征；将测试样本的初始特征输入预测网络，生成测试样本的隐藏特征，测试样本具有标签，标签表示测试用户数据与测试对象数据之间的测试交互数据；使用调整网络基于适应性特征调整隐藏特征；根据调整后的隐藏特征确定超网络模型的输出结果，输出结果表示测试用户数据与测试对象数据之间的预测交互数据；根据测试交互数据和预测交互数据，确定超网络模型的损失；根据损失更新调整网络的结构参数。本公开还提供了一种深度学习模型的训练方法、信息推荐方法、装置、电子设备和存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 模型 深度 学习 训练 方法 信息 推荐 | ||
【主权项】：
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