申请/专利权人：富士通株式会社

申请日：2020-01-09

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111444935A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：["20190117 JP 2019-006321"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：提供了学习方法、计算机可读记录介质和学习装置。学习装置对学习模型的至少一个参数进行学习，使得每个中间特征量变得与参考特征量相似，每个中间特征量是作为将多个扩充训练数据集输入至学习模型中的第一神经网络的结果而计算的，多个扩充训练数据是通过基于相同的第一原始训练数据执行数据扩充而生成的。学习装置使用不同于第一原始训练数据的第二原始训练数据并且使用参考特征量来学习学习模型中的第二网络的至少一个参数。

主权项：1.一种由计算机实现的学习方法，包括：对学习模型的至少一个参数进行第一学习，使得每个中间特征量变得与参考特征量相似，所述每个中间特征量是作为将多个扩充训练数据集输入至所述学习模型的第一神经网络的结果而计算的，所述多个扩充训练数据是通过基于相同的第一原始训练数据执行数据扩充而生成的；以及使用不同于所述第一原始训练数据的第二原始训练数据并且使用所述参考特征量对所述学习模型中的第二网络的至少一个参数进行第二学习。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 富士通株式会社 学习方法、计算机可读记录介质和学习装置

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