[发明专利]用于从具有标签噪声的数据中学习的方法在审
| 申请号： | 202010499284.9 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN112052955A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 马丁·克劳斯;弗罗林-克里斯蒂安·盖苏 | 申请（专利权）人： | 西门子医疗有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06N5/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 唐京桥;姜婷 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种用于从具有标签噪声的数据中学习的方法。本发明提供了一种用于对医学输入数据执行至少一个推理任务(T1、T2)的方法和系统。该系统包括：计算装置(50)，被配置成实现人工神经网络ANN(200)；其中，ANN(200)被配置成接收医学输入数据(4)作为ANN(200)的输入并且基于医学输入数据(4)执行至少一个推理任务(T1、T2)；并且其中，ANN(200)包括输出层(290)，该输出层(290)针对至少一个推理任务(T1、T2)中的至少一个推理任务(T1、T2)具有多个输出节点(291、……、299)，其中，多个输出节点中的每个输出节点(291、……、299)对应于多个预定义分位数中的一个分位数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 具有 标签 噪声 数据 学习 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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