申请/专利权人：D5AI有限责任公司

申请日：2018-06-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN110914839B

主分类号：G06N3/084

分类号：G06N3/084

优先权：["20170626 US 62/524,686"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.05.05#实质审查的生效;2020.03.24#公开

摘要：基于计算机的系统和方法将额外项添加到针对所选的训练数据项的集成中的机器学习系统例如神经网络的目标函数。该选择性训练被设计为惩罚和降低集成中的两个或更多个成员在任何训练数据项上犯相同错误的任何趋势，这应导致在操作中改进集成的性能。

主权项：1.一种训练机器学习系统的集成的方法，其中，所述集成包括N2个集成成员，所述方法包括：在所述集成的训练期间，通过包括一个或多个图形处理单元GPU的计算机系统检测所述集成处于有误判定的阈值范围内的训练数据项，其中所述集成成员包括图像分类器并且训练数据包括用于所述分类器的训练数据，其中所述集成组合来自所述集成成员的输出以做出最终类别分类，并且其中检测所述训练数据项包括检测由所述集成得出的第二高得分的分类类别的分数处于最高得分的分类类别的分数的阈值余量内的训练数据项；通过所述计算机系统选择n个集成成员用于所述训练数据项上的后续训练，其中1nN；以及在所述集成的所述后续训练期间，通过所述计算机系统将添加到用于训练所述集成的目标函数的惩罚项反向传播到所述n个集成成员中的至少一个、至多n个集成成员。

全文数据：

权利要求：

百度查询： D5AI有限责任公司 错误去相关的选择性训练

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