一種獲取訓練參數的方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種獲取訓練參數的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]序列信息是被排成一列的信息元素，例如一段文字可以組成一個序列信息，序列信息的元素為該段文字中的各詞。為了對序列信息進行分析以識別序列信息包括的信息元素和每個信息元素的位置，終端可以利用訓練模型對序列信息進行預測分析以得到序列信息包括的信息元素和每個信息元素的位置。
[0003]在利用訓練模型對序列信息進行預測分析之前終端需要獲取一個訓練參數并根據該訓練參數對訓練模型進行校正，如果使用未校正的訓練模型對序列信息進行預測分析，導致預測分析出的結果的錯誤率較高。因此在利用訓練模型之前對訓練模型進行校正且校正的過程為:技術人員根據經驗估計一個訓練參數，將估計的訓練參數輸入給終端。終端接收技術人員輸入的訓練參數，利用該訓練參數對訓練模型進行校正。
[0004]在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在以下問題:
[0005]技術人員根據經驗估計的訓練參數可能不準確，終端利用該訓練參數對訓練模型進行校正，且利用校正后的訓練模型對序列信息進行預測分析仍存在較高的錯誤率。
【發明內容】
[0006]為了降低訓練模型對序列信息進行預測分析的錯誤率，本發明提供了一種獲取訓練參數的方法及裝置。所述技術方案如下:
[0007]—種獲取訓練參數的方法，所述方法包括:
[0008]獲取第一參數取值區間和精度值，所述第一參數取值區間包括訓練參數，所述精度值為獲取所述訓練參數的精確程度；
[0009]根據所述精度值從所述第一參數取值區間中獲取所述訓練參數的取值區間，所述訓練參數的取值區間滿足預設精度條件；
[0010]從所述訓練參數的取值區間中獲取所述訓練參數。
[0011]一種獲取訓練參數的裝置，所述裝置包括:
[0012]第一獲取模塊，用于獲取第一參數取值區間和精度值，所述第一參數取值區間包括訓練參數，所述精度值為獲取所述訓練參數的精確程度；
[0013]第二獲取模塊，用于根據所述精度值從所述第一參數取值區間中獲取所述訓練參數的取值區間，所述訓練參數的取值區間滿足預設精度條件；
[0014]第三獲取模塊，用于從所述訓練參數的取值區間中獲取所述訓練參數。
[0015]在本發明實施例中，獲取第一參數取值區間和精度值，第一參數取值區間包括訓練參數，該精度值為獲取訓練參數的精確程度；根據該精度值從第一參數取值區間中獲取訓練參數的取值區間，該訓練參數的取值區間滿足預設精度條件；從訓練參數的取值區間中獲取訓練參數。由于根據精度值從第一參數取值區間中獲取了滿足預設精度推薦的訓練參數的取值區間，因此從該訓練參數的取值區間中獲取的訓練參數對應的錯誤概率非常小，用該訓練參數對訓練模型進行校正，可以很大程度上降低訓練模型對序列信息進行預測分析的錯誤率。
【附圖說明】
[0016]圖1是本發明實施例1提供的一種獲取訓練參數的方法流程圖；
[0017]圖2是本發明實施例2提供的一種獲取訓練參數的方法流程圖；
[0018]圖3是本發明實施例3提供的一種獲取訓練參數的裝置結構示意圖；
[0019]圖4是本發明實施例4提供的一種終端的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0020]為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方式作進一步地詳細描述。
[0021 ] 序列信息是被排成一列的信息元素，目前在很多領域中都出現了序列信息，例如，在搜索引擎中序列信息為用戶檢索信息，用戶檢索信息是一種自然語音文字序列，其可能為一個關鍵詞或一個句子，用戶檢索信息的信息元素為組成用戶檢索信息的詞。在使用用戶檢索信息進行搜索之前，需要利用訓練模型對用戶檢索信息進行預測分析以得到用戶檢索信息包括的詞，再利用預測分析的詞進行搜索。在利用訓練模型對序列信息進行預測分析之前需要先獲取一個訓練參數并根據該訓練參數對訓練模型進行校正，如果使用未校正的訓練模型對序列信息進行預測分析，導致預測分析出的結果的錯誤率較高。在本發明中，可以分別通過如幾個實施例來獲取訓練參數。
[0022]實施例1
[0023]參見圖1，本發明實施例提供了一種獲取訓練參數的方法，包括:
[0024]步驟101:獲取第一參數取值區間和精度值，第一參數取值區間包括訓練參數，該精度值為獲取訓練參數的精確程度；
[0025]步驟102:根據該精度值從第一參數取值區間中獲取訓練參數的取值區間，該訓練參數的取值區間滿足預設精度條件；
[0026]步驟103:從訓練參數的取值區間中獲取訓練參數。
[0027]優選地，根據該精度值從第一參數取值區間中獲取訓練參數的取值區間，包括:
[0028]根據預設的第一優化系數和第二優化系數從第一參數取值區間中確定一個區間并將該區間作為第二參數取值區間；
[0029]如果第二參數取值區間滿足預設精度條件，則將第二參數取值區間確定為訓練參數的取值區間，該預設精度條件為第二參數取值區間的區間長度不超過精度值或第二參數取值區間的下限值對應的錯誤概率與上限值對應的錯誤概率之間的差值的絕對值不超過精度值。
[0030]進一步地，該方法還包括:
[0031]如果第二參數取值區間不滿足預設精度條件且第二參數取值區間的下限值對應的錯誤概率大于上限值對應的錯誤概率，則設置第一參數取值區間的下限值為第二參數取值區間的下限值；
[0032]根據第二優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值從第一參數取值區間中確定一個區間并將第二參數取值區間更新為該區間。
[0033]優選地，根據第二優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值從第一參數取值區間中確定一個區間并將第二參數取值區間更新為該區間，包括:
[0034]獲取第二參數取值區間的上限值；
[0035]根據第二優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值計算第一數值；
[0036]確定一個區間，所述區間的下限值為所述獲取的上限值以及上限值為所述第一數值，并將所述第二參數取值區間更新為所述區間。
[0037]進一步地，該方法還包括:
[0038]如果第二參數取值區間不滿足預設精度條件且第二參數取值區間的下限值對應的錯誤概率小于或等于上限值對應的錯誤概率，則設置第一參數取值區間的上限值為第二參數取值區間的上限值；
[0039]根據第一優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值從第一參數取值區間中確定一個區間并將第二參數取值區間更新為該區間。
[0040]優選地，根據第一優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值從第一參數取值區間中確定一個區間并將第二參數取值區間更新為該區間，包括:
[0041]獲取第二參數取值區間的下限值；
[0042]根據第一優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值計算第二數值；
[0043]確定一個區間，所述區間的上限值為所述獲取的下限值以及下限值為所述第二數值，將所述第二參數取值區間更新為所述區間。
[0044]優選地,從訓練參數的取值區間中獲取訓練參數,包括:
[0045]獲取訓練參數的取值區間的中間值并將該中間值確定為訓練參數。
[0046]在本發明實施例中，獲取第一參數取值區間和精度值，第一參數取值區間包括訓練參數，該精度值為獲取訓練參數的精確程度；根據該精度值從第一參數取值區間中獲取訓練參數的取值區間，該訓練參數的取值區間滿足預設精度條件；從訓練參數的取值區間中獲取訓練參數。由于根據精度值從第一參數取值區間中獲取了滿足預設精度推薦的訓練參數的取值區間，因此從該訓練參數的取值區間中獲取的訓練參數對應的錯誤概率非常小，用該訓練參數對訓練模型進行校正，可以很大程度上降低訓練模型對序列信息進行預測分析的錯誤率。
[0047]實施例2
[0048]參見圖2，本發明實施例提供了一種獲取訓練參數的方法，包括:
[0049]步驟201:獲取第一參數取值區間和精度值，第一參數取值區間包括訓練參數，該精度值為獲取訓練參數的精確程度；
[0050]其中，第一參數取值區間為訓練參數的初始取值區間，為了包含最小錯誤概率對應的訓練參數，一般選取區間長度較大的初始取值區間。預先設置第一參數取值區間和獲取訓練參數的精度值，將預先設置的第一參數取值區間和精度值輸入給終端。
[0051]本步驟具體為，獲取預先設置的第一參數取值區間和精度值，第一參數取值區間包括訓練參數，該精度值為獲取訓練參數的精確程度。
[0052]例如，獲取預先設置的第一參數取值區間[ai，bJ和精度值L，第一參數取值區間[a^bj包括訓練參數δ，該精度值L為獲取訓練參數δ的精確程度。
[0053]步驟202:根據預設的第一優化系數和第二優化系數從第一參數取值區間中確定一個區間并將該區間作為第二參數取值區間；
[0054]其中，在本發明實施例中采用最優化算法自動選取錯誤概率最小的訓練參數，在自動選取訓練參數時最優化算法使用預設第一優化系數和第二優化系數對訓練參數的取值區間進行優化。
[0055]最優化算法可以為0.618法或Fibonacci (Fibonacci,斐波納契法)等。其中，0.618法使用的預設第一優化系數為0.382，第二優化系數為0.618。
[0056]本步驟具體為，根據預設的第一優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值計算第三數值，以及根據預設的第二優化系數、第一參數取值區間的下限值和上限值計算第四數值。確定一個區間，將該區間的下限值設置為第三數值以及將該區間的上限值設置為第四數值，將該區間作為第二參數取值區間。
[0057]例如，為了便于說明，本步驟以最優化算法為0.618法為例進行說明。根據預設的第一優化系數0.382、第一參數取值區間[ai，bJ的下限值&1和上限值匕計算第三數值Cl=ai+0.382* (brh)，以及根據預設的第二優化系數0.618、第一參數取值區間[ai，bJ的下限值％和上限值匕計算第四數值C^aJ0.618*小-士)。確定一個區間，將該區間的下限值設置為第三數值C1以及將該區間的上限值設置為第四數值Cl1，將該區間[Cl，dj作為第二參數取值區