相同组内跨异类子组的鲁棒模型性能
公开
摘要
包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于减少模型跨具有相似特性的相同用户组内的组和子组的性能差异，以提供数字组件。方法可以包括识别损失函数，损失函数生成表示模型在训练期间寻求优化的性能测量的损失。通过向损失函数添加附加项来修改损失函数。使用修改的损失函数来训练模型。接收包括用户组标识符的对数字组件的请求。模型生成一个或更多个用户特性，一个或更多个数字组件基于一个或更多个用户特性被选择并被发送到用户的客户端设备。
基本信息
专利标题 ：
相同组内跨异类子组的鲁棒模型性能
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600125A
申请号 ：
CN202080019637.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-09-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
J.P.加德纳W.黄
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 ：
金玉洁
优先权 ：
CN202080019637.9
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
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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