基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置

基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置，大大提升了超参数优化过程中的计算效率与吞吐量，允许模型在大规模数据集和复杂任务中快速迭代，降低了对计算资源的依赖，从而满足了现代AI系统对于高效能和快速响应的需求，显著加速了超参数搜索进程，减少了实际训练开销，使得优化过程更加灵活经济，有助于在有限的时间和资源下探索更广阔的超参数空间。方法包括：(1)设计基于Transformer编码器的策略网络；(2)构建目标性能预测模型；(3)采用近端策略优化算法进行超参数优化。