[发明专利]用于数据增强自动模型生成的方法和设备

说明书

公开了用于数据增强自动模型生成的方法、装置、系统和制品。示例指令在被执行时使至少一个处理器用于访问生成用于执行选择的任务的机器学习模型的请求，基于之前生成的机器学习模型来生成任务知识，基于任务知识来创建搜索空间，以及使用神经架构搜索生成机器学习模型，该神经架构搜索基于搜索空间开始。

相关申请

本申请要求于2021年7月16日提交的美国临时专利申请第63/222,938号的优先权。美国临时专利申请第63/222,938号通过引用以其整体结合于此。

技术领域

本公开总体上涉及机器学习，并且更具体地，涉及用于数据增强自动模型生成的方法和设备。

背景技术

机器学习是人工智能中目前正在进行的革命的重要使能技术，在诸如对象检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等之类的领域中推动真正显著的进步。模型是使用机器学习创建的，当使用模型时，使得输出能够基于输入生成。神经架构搜索使得各种架构能够在创建机器学习模型时被搜索。

附图说明

图1是根据本公开的教导实现的用于数据增强自动模型生成的示例系统的框图。

图2是利用图1的示例系统的示例处理流程的框图。

图3是表示示例机器可读指令和/或示例操作的流程图，这些指令和/或操作可由示例处理器电路系统执行以实现图1的示例知识构建器电路系统和示例模型构建器电路系统。

图4是表示示例机器可读指令和/或示例操作的流程图，这些指令和/或操作可由示例处理器电路系统执行以实现图1的示例目标硬件。

图5是包括被构造用于执行图3的示例机器可读指令和/或示例操作以实现图2的示例知识构建器电路系统和示例模型构建器电路系统的处理器电路系统的示例处理平台的框图。

图6是图4的处理器电路系统的示例实现方式的框图。

图7是图4的处理器电路系统的另一个示例实现方式的框图。

图8是示例软件分发平台(例如，一个或多个服务器)的框图，该示例软件分发平台用于将软件(例如，与图3和/或图4的示例机器可读指令相对应的软件)分发给与终端用户和/或消费者(例如，用于许可、销售和/或使用)、零售商(例如，用于销售、转售、许可和/或分许可)、和/或原始装备制造商(OEM)(例如，包括在要分发给例如零售商和/或诸如直接购买客户之类的其他终端用户的产品中)相关联的客户端设备。

一般来说，贯穿(多个)附图和所附书面说明书，相同的附图标记将用于指代相同或相似的部分。这些图并未按比例绘制。

如在本专利中所使用，记载任何部件(例如，层、膜、部位、区域或板)以任何方式在(例如，被定位在、位于、设置在或形成在等)另一部件上指示被引用部件与该另一部件接触，或者被引用部件在该另一部件上方并且一个或多个中间部件被定位在该被引用部件与该另一部件之间。

除非另有特别说明，否则诸如“第一”、“第二”、第三”等的描述符在本文中使用而不以任何方式强加或以其他方式指示优先级、物理顺序、列表中的排列和/或排序的任何含义，但仅用作标签和/或任意名称来区分元素以便于理解所公开的示例。在一些示例中，描述符“第一”可以用于指代具体实施方式中的要素，而在权利要求中可以使用诸如“第二”或“第三”之类的不同描述符来指代同一要素。在此类情况下，应当理解，此类描述符仅用于清楚地标识那些可能例如以其他方式共享相同名称的要素。

如本文中所使用，“基本上实时的”是指，认识到针对计算时间、传输等可能存在现实世界延迟，以接近瞬时的方式发生。由此，除非另外指定，否则“基本上实时的”是指实时+/-1秒。