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摘要：用于训练机器学习模型以执行机器学习任务的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，描述了一种由一个或多个计算机执行的方法。该方法包括：获得定义计算预算的数据，该计算预算表征为训练机器学习模型以执行机器学习任务而分配的计算资源量；根据分配映射参数集合，使用分配映射处理定义计算预算的数据，以生成分配元组，该分配元组定义：（i）机器学习模型的目标模型大小，和（ii）用于训练机器学习模型的训练数据的目标量；对机器学习模型进行实例化，其中机器学习模型具有目标模型大小；以及获得用于训练机器学习模型的目标量的训练数据。
主权项：1.一种由一个或多个计算机执行的方法，所述方法包括：获得定义计算预算的数据，所述计算预算表征为训练机器学习模型以执行机器学习任务而分配的计算资源量；根据分配映射参数集合，使用分配映射处理定义所述计算预算的所述数据，以生成分配元组，所述分配元组定义：（i）所述机器学习模型的目标模型大小，和（ii）用于所述训练机器学习模型的训练数据的目标量，其中，将所述机器学习模型的模型大小选择为所述目标模型大小并且在所述目标量的训练数据上训练所述机器学习模型被预测为在受到用于训练所述机器学习模型的计算资源量满足由所述计算预算定义的阈值的约束下优化所述机器学习模型在所述机器学习任务上的性能；对所述机器学习模型进行实例化，其中，所述机器学习模型具有所述目标模型大小；获得用于训练所述机器学习模型的所述目标量的训练数据；以及在所述目标量的训练数据上训练具有所述目标模型大小的所述机器学习模型。
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百度查询： 渊慧科技有限公司 在机器学习模型训练期间在模型大小和训练数据之间分配计算资源
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