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龍圖騰網(wǎng)獲悉斯特拉德視覺公司申請的專利對機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114175068B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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)的專利申請?zhí)?專利號為：202180004461.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權(quán)對機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法及裝置是由諸泓模;金镕重;劉東奎;權(quán)成顏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-05-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本對機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種通過使用自適應(yīng)超參數(shù)的多階段學(xué)習(xí)對機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法，包括：a當(dāng)新的學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)滿足設(shè)備上學(xué)習(xí)條件時，將當(dāng)前學(xué)習(xí)分為第1階段學(xué)習(xí)至第n階段學(xué)習(xí)，生成第1階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)至第n階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)，基于多個超參數(shù)中每一個的默認(rèn)值生成第1超參數(shù)集候選至超參數(shù)集候選，訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，選擇性能最高的所述機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，生成為第1自適應(yīng)超參數(shù)集；b生成第k_1超參數(shù)集候選至第k_h超參數(shù)集候選，使用第k階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，選擇性能最高的所述第k?1階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，生成第k自適應(yīng)超參數(shù)集；以及c生成第n自適應(yīng)超參數(shù)集，進(jìn)行第n階段學(xué)習(xí)，從而完成所述當(dāng)前學(xué)習(xí)。

本發(fā)明授權(quán)對機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種通過使用自適應(yīng)超參數(shù)集的多階段學(xué)習(xí)對自動駕駛汽車的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備上學(xué)習(xí)的方法，其特征在于，所述方法包括： （a）當(dāng)在自動駕駛汽車行駛過程中獲取新的學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)的狀態(tài)下滿足設(shè)備上學(xué)習(xí)條件時，設(shè)備上學(xué)習(xí)裝置（a1）參考默認(rèn)超參數(shù)集將當(dāng)前學(xué)習(xí)分為第1階段學(xué)習(xí)至第n階段學(xué)習(xí)，通過使用所述新的學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)和先前學(xué)習(xí)中使用的先前學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)，生成用于所述第1階段學(xué)習(xí)至所述第n階段學(xué)習(xí)的第1階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)至第n階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)，其中所述n為2以上的整數(shù)，（a2）基于所述默認(rèn)超參數(shù)集中包括的多個超參數(shù)中每一個的默認(rèn)值組合預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的每個第1候選值，生成第1超參數(shù)集候選至第（1_h）超參數(shù)集候選，其中所述h為2以上的整數(shù)，（a3）分別應(yīng)用所述默認(rèn)超參數(shù)集和所述第1超參數(shù)集候選至所述第（1_h）超參數(shù)集候選，分別使用所述第1階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)以訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，（a4）評估每個通過分別應(yīng)用所述默認(rèn)超參數(shù)集和所述第1超參數(shù)集候選至所述第（1_h）超參數(shù)集候選來訓(xùn)練的所述機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的性能，選擇性能最高的所述機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)作為所述第1階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，（a5）生成所述第1階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中應(yīng)用的超參數(shù)集作為第1自適應(yīng)超參數(shù)集； （b）所述設(shè)備上學(xué)習(xí)裝置將k從2增加到（n-1），（b1）基于第（k-1）自適應(yīng)超參數(shù)集中包括的多個超參數(shù)中每一個的第（k-1）自適應(yīng)值組合所述預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的每個第k候選值，生成第（k_1）超參數(shù)集候選至第（k_h）超參數(shù)集候選，（b2）分別應(yīng)用所述第（k-1）超參數(shù)集和所述第（k_1）超參數(shù)集候選至所述第（k_h）超參數(shù)集候選，分別使用第k階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)以訓(xùn)練第（k-1）階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，（b3）評估每個通過分別應(yīng)用所述第（k-1）自適應(yīng)超參數(shù)集和所述第（k_1）超參數(shù)集候選至所述第（k_h）超參數(shù)集候選來訓(xùn)練的所述第（k-1）階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的性能，選擇性能最高的所述第（k-1）階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)作為第k階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，（b4）生成所述第k階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中應(yīng)用的超參數(shù)集作為第k自適應(yīng)超參數(shù)集，其中在初始將k設(shè)置為2的情況下執(zhí)行所述（b1）至所述（b4）的處理，并在將k增加1后重復(fù)所述（b1）至所述（b4）的處理，直到k達(dá)到（n-1）；以及 （c）所述設(shè)備上學(xué)習(xí)裝置（i）使用參考所述第1自適應(yīng)超參數(shù)集至第（n-1）自適應(yīng)超參數(shù)集中每一個和所述第1階段學(xué)習(xí)中訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)至第（n-1）階段學(xué)習(xí)中訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)各自的性能評估結(jié)果構(gòu)建的優(yōu)化函數(shù)來生成第n自適應(yīng)超參數(shù)集，（ii）應(yīng)用所述第n自適應(yīng)超參數(shù)集，使用所述第n階段學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)對所述第（n-1）階段學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行第n階段學(xué)習(xí)，從而完成所述當(dāng)前學(xué)習(xí)。

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