[发明专利]训练精炼的机器学习模型在审
| 申请号： | 201510435904.1 | 申请日： | 2015-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN105160397A | 公开（公告）日： | 2015-12-16 |
| 发明（设计）人： | 奥里奥尔·温亚尔斯;杰弗里·阿德盖特·迪恩;杰弗里·E·欣顿 | 申请（专利权）人： | 谷歌公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邵亚丽 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种用于训练精炼的机器学习模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储媒体上的计算机程序。其中一个方法包括训练繁冗的机器学习模型，其中该繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中该精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的该繁冗的目标软输出匹配的软输出。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 精炼 机器 学习 模型 | ||
【主权项】：
一种由一个或多个计算机执行的方法，所述方法包括：训练繁冗的机器学习模型，其中所述繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中所述精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用所述繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练所述精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的繁冗的目标软输出匹配的软输出。
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