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龙图腾网获悉杭州萤石软件有限公司申请的专利一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法及装置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：CN120525016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511039246.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法及装置是由程战战设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法及装置，获取随机生成超参数集合中第一超参数组并评估性能指标，利用智能体，推荐更优第二超参数组并进行评估，根据第二超参数组及其性能指标调整智能体并更新超参数集合。通过持续用性能反馈优化智能体，输出最新第二超参数组，将最新得到第二超参数组作为最优超参数组训练用于实现目标任务的神经网络模型，无需依赖人工经验来预设超参数组，智能体根据随机采样超参数组以及对应性能指标，逐步生成性能指标更优的超参数组，进而实现任意模型的超参数自动优化，以此方法构建和训练出的模型，性能优异，在视频图像、音频信号的检测分析等数据处理上，速度快、准确率高。

本发明授权一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于超参数优化的人工智能模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 从第一超参数组集合中选取多个第一超参数组；其中，所述第一超参数组集合由随机生成的超参数组构成； 针对每个所述第一超参数组，利用所述第一超参数组训练得到用于实现目标任务的第一神经网络模型，并获取所述第一神经网络模型的性能指标，作为所述第一超参数组对应的性能指标，其中，所述目标任务为图像识别、语言识别或行为预测任务，所述性能指标用于衡量神经网络模型在执行目标任务上的表现好坏； 将各所述第一超参数组以及各所述第一超参数组各自对应的性能指标输入至智能体，得到所述智能体输出的多个第二超参数组； 针对每个所述第二超参数组，利用所述第二超参数组训练得到用于实现所述目标任务的第二神经网络模型，并获取所述第二神经网络模型的性能指标，作为所述第二超参数组对应的性能指标； 根据各所述第二超参数组各自对应的性能指标，向着使性能指标更优的方向调整所述智能体，得到新的智能体，并将各所述第二超参数组加入所述第一超参数组集合，得到新的第一超参数组集合，返回执行所述从第一超参数组集合中选取多个第一超参数组的步骤，直至满足预设结束条件； 以最新得到的第二超参数组训练得到用于实现所述目标任务的第三神经网络模型； 所述根据各所述第二超参数组各自对应的性能指标，向着使性能指标更优的方向调整所述智能体，得到新的智能体，包括： 分别计算各所述第二超参数组各自对应的性能指标； 针对每个第二超参数组，计算所述第二超参数组的性能指标与优秀超参数组的性能指标的差值，作为第一差值；其中，所述优秀超参数组为所述多个第一超参数组中性能指标满足预设优秀条件的第一超参数组； 计算所述第一差值与第二差值的比值；其中，所述第二差值为最优超参数组的性能指标与所述优秀超参数组的性能指标的差值，所述最优超参数组为所述多个第一超参数组中性能指标最优的第一超参数组； 向着所述比值增大的方向调整所述智能体，得到新的智能体。

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