基于距离的学习置信度模型
实质审查的生效
摘要
一种用于联合训练分类模型(210)和置信度模型(220)的方法(500)包括接收包括多个训练数据子集(112)的训练数据集(110)和选择训练示例的支持集(114S)和训练示例的查询集(114Q)。该方法还包括基于类距离度量和与为训练示例的查询集中的每个训练示例生成的查询编码(212Q)相关联的地面真实距离来更新分类模型的参数。对于被识别为被错误分类的每个训练示例，该方法还包括对新查询编码进行采样(224)并且基于新查询编码来更新置信度模型的参数。
基本信息
专利标题 ：
基于距离的学习置信度模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114424212A
申请号 ：
CN202080066367.7
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2020-09-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
塞尔坎·厄梅尔·阿勒克邢晨张子钊托马斯·乔恩·普菲斯特
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 ：
中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
周亚荣
优先权 ：
CN202080066367.7
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82
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
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200924
申请日 : 20200924
2022-04-29 ：
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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