正则化机器学习模型
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摘要

用于训练神经网络的、包括编码在计算机存储介质上的计算机程序的方法、系统和装置,所述神经网络被配置为接收输入数据项并处理输入数据项以生成相应分数。该方法包括以下动作:获得包括多个训练项的训练数据的集合,其中每个训练项与来自预定的多个标签的集合中的相应标签相关联;以及修改训练数据以生成正则化训练数据,包括:对于每个训练项,确定是否修改与训练项相关联的标签,并且将与训练项相关联的标签改变为来自预定标签的集合的不同的标签,并在正则化数据上训练神经网络。本公开的各方面具有通过减少过度拟合来改善训练的神经网络的性能的技术效果。

基本信息
专利标题 :
正则化机器学习模型
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108140143A
申请号 :
CN201680060065.2
公开(公告)日 :
2018-06-08
申请日 :
2016-11-04
授权号 :
CN108140143B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
S.约夫
申请人 :
谷歌有限责任公司
申请人地址 :
美国加利福尼亚州
代理机构 :
北京市柳沈律师事务所
代理人 :
邵亚丽
优先权 :
CN201680060065.2
主分类号 :
G06N3/08
IPC分类号 :
G06N3/08  G06K9/62  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-06-14 :
授权
2018-07-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20161104
2018-06-08 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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