买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利简化机器学习的特征移除框架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：CN113743615B 。

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：202110585014.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权简化机器学习的特征移除框架是由Y-J·张;Y·孟;T·王;Y·杨;B·龙;B·陈;Y·蒋;Z·李设计研发完成，并于2021-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本简化机器学习的特征移除框架在说明书摘要公布了：所公开的实施例提供了一种用于简化机器学习的系统。在操作期间，系统确定针对机器学习模型的基线版本的资源开销，所述机器学习模型使用特征的集合来产生实体排名的；并确定待移除以将资源开销降低到目标资源开销的特征的数量。接下来，该系统计算针对特征的重要性分数，其中每个重要性分数代表对应特征对实体排名的影响。该系统然后将待移除的特征的第一子集识别为具有最低重要性分数的多个特征；并使用排除特征的第一子集的特征的第二子集来训练机器学习模型的简化版本。最后，该系统执行简化版本以产生新的实体排名。

本发明授权简化机器学习的特征移除框架在权利要求书中公布了：1.一种方法，包括： 通过利用针对特征的第一集合的特征值的第一集合训练机器学习模型来创建所述机器学习模型的基线版本； 在环境中部署所述基线版本，其中，所部署的基线版本输出实体排名的第一集合； 通过利用与所述特征值的第一集合中的至少一个第一值不同的至少一个第二值替换所述至少一个第一值来创建针对所述特征的第一集合的特征值的第二集合，其中，所述至少一个第二值被配置为使所述特征的第一集合对所述机器学习模型的输出的贡献最小化； 通过将所述基线版本应用于所述特征值的第二集合来生成实体排名的第二集合； 计算在所述实体排名的第一集合与所述实体排名的第二集合之间的相似性分数； 基于所述相似性分数来识别高重要性特征的集合，其中，所述高重要性特征的集合包括所述特征的第一集合的子集； 通过利用所述高重要性特征的集合而不是所述特征的第一集合训练所述机器学习模型来创建所述机器学习模型的简化版本； 通过在所述环境中或者在所述环境的副本中执行所述简化版本来确定针对所述简化版本的资源开销；以及 响应于所述资源开销满足目标资源开销，在所述环境中利用所述简化版本替换所部署的基线版本的至少一部分，其中，所述简化版本输出与所述实体排名的第一集合不同的实体排名的第二集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人微软技术许可有限责任公司，其通讯地址为：美国华盛顿州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。