[发明专利]选择性反向传播在审
| 申请号： | 201680056229.4 | 申请日： | 2016-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN108140142A | 公开（公告）日： | 2018-06-08 |
| 发明（设计）人： | R·B·托瓦;D·J·朱里安 | 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 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 袁逸;陈炜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 修改了机器学习模型的各类别之间的训练数据的平衡。在梯度阶段作出调整，其中利用选择性反向传播来修改成本函数，以基于数据集中的类别示例频度来调整或选择性地应用梯度。可基于具有最少成员的类别的示例数目与当前类别的示例数目的比率来确定用于修改梯度的因子。基于以上所确定的因子来修改与该当前类别相关联的梯度。 | ||
| 搜索关键词： | 反向传播 机器学习模型 成本函数 数据集中 训练数据 应用梯度 频度 关联 平衡 | ||
【主权项】：
一种修改机器学习模型的各类别之间的训练数据的平衡的方法，包括：至少部分地基于具有最少成员的类别的示例数目与当前类别的示例数目的比率来在训练所述模型时修改反向传播过程的梯度。
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