模型训练方法、预测方法、装置、设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202210310844.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114638343A | 公开（公告）日 | 2022-06-17 |
| 申请公布号 | CN114638343A | 申请公布日 | 2022-06-17 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/20（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王若兰;杜师帅;张钧波;郑宇 | 申请（专利权）人 | 京东城市（北京）数字科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 100086北京市海淀区知春路76号（写字楼）1号楼9层1-7-5号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种应用于交易量预测的模型训练方法、预测方法、装置、设备及存储介质，该模型训练方法，包括：将样本数据输入各个应用端的底层网络，得到状态数据，由服务端将各个底层网络输出的状态数据拼接；将拼接状态数据输入第一应用端的上层网络，得到预测交易量；根据预测交易量和实际交易量，生成第一梯度，并根据第一梯度更新第一应用端的上层网络的模型参数；根据更新后的上层网络以及第一梯度，生成第二梯度，并将第二梯度发送至服务端，服务端将第二梯度拆分为各个应用端对应的第三梯度，以基于第三梯度更新各个应用端的底层网络的模型参数，直至交易量预测模型稳定，基于多应用端的数据进行模型训练，提高了模型预测的准确度。 |
