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龙图腾网获悉南京希音电子商务有限公司申请的专利深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114418091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210051156.7，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质是由吴悦悦;徐恒;张振设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质，本申请先获取若干个超参数组，给目标模型配置不同的超参数组，再通过商品检索结果等训练数据以及测试数据分别对配置不同超参数组的目标模型进行训练和评估，每轮训练完后，存储该轮训练任务中的超参数组、超参数组的评估值以及最优的训练模型，然后对存储的超参数组进行优化，以选取下一轮训练任务所需要的超参数组，通过这样不断训练得到效果更加好的超参数组，当训练次数或训练时长达到预设值时则输出最优的训练模型及其对应的超参数组，以确定超参数组，从而解决了目前还没有效果较优的，用于商品检索结果排序深度学习模型超参数确定方法的技术问题。

本发明授权深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的超参数确定方法，其特征在于，包括： S101、获取待训练的模型数据，所述模型数据包括目标模型、训练数据和测试数据，所述目标模型为用于商品检索结果排序的深度学习模型； S102、获取若干个超参数组； S103、通过若干个分布式集群子节点，基于所述超参数组、所述训练数据和所述测试数据对所述目标模型进行训练和评估，得到若干个训练模型和超参数组的评估值，所述分布式集群子节点的数量与同步训练速度正相关； S104、存储所述超参数组和所述超参数组的评估值，并从若干个所述训练模型中存储最优的训练模型，包括： 选取评估值较优的两组超参数组； 在采样空间中划分出正采样区域，包括：对两组超参数组进行分类得到数值类型超参数和类别类型超参数；以所述数值类型超参数为边缘勾画轴平行框，所述轴平行框所涵盖的区域为所述数值类型超参数的正采样区域；将所述类别类型超参数作为所述类别类型超参数的正采样区域； 以第一预置概率在所述正采样区域进行采样，以第二预置概率在全局采样区域进行采样，以选取新的超参数组作为下一轮训练的超参数组； S105、对存储的所述超参数组进行优化，并选取新的超参数组作为下一轮训练的超参数组； S106、重复执行步骤S102至S105，当训练次数或训练时长达到预设值时，输出最优的训练模型及其对应的超参数组。

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