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龙图腾网获悉苏州德漫宏信息技术有限公司申请的专利一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统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：CN119398112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411475827.8，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统是由刘冬秀;吴贵圣设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统，涉及人工智能技术领域，包括，设置数据采集仪表和环境监测点，采集模型训练过程中的模型实时数据，并进行预处理；根据模型实时数据和模型原始数据进行模型性能分析，获取最终参数配置；利用最终参数配置进行模型训练，并将模型训练过程划分不同阶段，基于模型性能需求，动态调整智能控制策略，对模型不同阶段进行调优。本发明通过多维度性能评估，优化了参数配置，提升了模型的鲁棒性和泛化能力。智能控制策略的动态调整，实现了训练过程的精细化管理，提高了效率和资源利用，加速了模型收敛，最终达到高效、稳定且适应性强的模型训练效果。

本发明授权一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统，其特征在于：包括， 数据采集模块，负责设置数据采集仪表和环境监测点，采集模型训练过程中的模型实时数据，并进行预处理； 模型性能分析模块，负责根据模型实时数据和模型原始数据进行模型性能分析，获取最终参数配置； 模型调优模块，负责利用最终参数配置进行模型训练，并将模型训练过程划分不同阶段，基于模型性能需求，动态调整智能控制策略，对模型不同阶段进行调优； 所述模型实时数据包括准确率、损失函数值、资源使用情况、梯度信息和训练时间； 根据模型实时数据和模型原始数据进行模型性能分析，包括如下步骤： 从模型训练的历史记录中获取模型原始数据，所述模型原始数据包括训练集、验证集和测试集； 计算综合性能指标，反映模型在训练集和验证集上的性能差异，并同时考虑损失和准确率，表示为， ； 其中，P表示综合性能指标，LT表示训练集上的平均损失，LV表示验证集上的平均损失，AV表示验证集上的平均准确率，AT表示训练集上的平均准确率，WL表示损失的权重因子，WA表示准确率的权重因子，表示修正参数； 计算梯度健康指数，基于梯度的标准差和平均梯度来计算梯度的健康程度，评估梯度的稳定性，表示为， ； 其中，G表示梯度健康指数，σg表示梯度的标准差，μg表示平均梯度，表示防零常数； 结合资源利用情况和训练时间，定义资源效率指标，评估硬件资源的利用效率，表示为， ； 其中，R表示资源效率指标，UCPU表示CPU利用率，UGPU表示GPU利用率，UMem表示内存利用率，t表示训练时间，tmax表示最大允许训练时间； 基于Z-score来衡量数据点相对于均值的偏离程度，计算异常检测指标，表示为， ； 其中，I表示异常检测指标，Zi表示第i个数据点的Z-score，n表示数据点的数量，i表示数据点的索引； 基于模型性能分析，获取最终参数配置，包括如下步骤： 考虑满足最小化综合性能指标来降低过拟合和欠拟合风险，最小化梯度健康指数来确保梯度稳定，最大化资源效率指标来提高资源利用效率，最小化异常检测指标来减少异常点，计算综合评分值，表示为， ； 其中，S表示综合评分值； 计算所有配置下的综合评分值，选择综合评分值最高的配置作为最终参数配置。

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