[发明专利]用于提高经训练的机器学习模型的性能的方法有效
| 申请号： | 201680048630.3 | 申请日： | 2016-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN108027899B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | S·S·塔拉迪;A·瓦尔塔卡 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/00;G06F18/214 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 陈炜;袁逸 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于提高经训练的机器学习模型的性能的方法，包括将具有第二目标函数的第二分类器添加到具有第一目标函数的第一分类器。第二目标函数被用于直接减少第一分类器的数目误差，而不是最小化第一分类器的误差函数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 提高 训练 机器 学习 模型 性能 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于提高经训练的机器学习模型的性能的方法，包括：将具有第二目标函数的第二分类器添加到具有第一目标函数的第一分类器，所述第二目标函数用于直接减少所述第一分类器的误差。
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