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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种数据偏移应对策略评测方法、装置及设备，该方法包括：确定带有数据偏移应对策略的机器学习模型进行预测的服务，作为待评测模型服务；获取测试数据，读取首条测试数据至所述待评测模型服务中，当第一事件发生或第二事件发生时，将下一条测试数据发送至所述待评测模型服务；基于所述待评测模型服务的执行过程获取所述待评测模型服务的相关参数，根据所述相关参数得到全局平均预测效果指标。本发明解决了如何评测数据偏移应对策略的问题，填补了深度学习领域当中数据偏移应对策略精确评测方法的空白，使评测更加准确。
主权项：1.一种数据偏移应对策略评测方法，其特征在于，包括：确定带有数据偏移应对策略的机器学习模型进行预测的服务，作为待评测模型服务；获取测试数据，读取首条测试数据至所述待评测模型服务中，当第一事件发生或第二事件发生时，将下一条测试数据发送至所述待评测模型服务；基于所述待评测模型服务的执行过程获取所述待评测模型服务的相关参数，根据所述相关参数得到全局平均预测效果指标；所述当第一事件发生或第二事件发生时，将下一条测试数据发送至所述待评测模型服务，具体包括：根据预设时间间隔逐条将所述测试数据输入至所述待评测模型服务中，对每条测试数据都启动一个新线程，并在新线程中调用接收输入数据并返回模型预测值方法和接收真实标签方法；当检测到所述待评测模型服务处于饥饿状态时，立即向所述待评测模型服务发送下一条数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 数据偏移应对策略评测方法、装置及设备
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