[发明专利]存在目标数据集时机器学习算法的自动优化在审
申请号: | 202080012884.6 | 申请日: | 2020-02-05 |
公开(公告)号: | CN113396368A | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 阿尔伯特·普霍尔·托拉斯;保罗·德·豪尔赫·阿兰达;弗朗西斯科·贾维尔·马林·图尔;马克·罗马尼 | 申请(专利权)人: | 优鲁格斯股份有限公司 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04;G05B19/04;G06N20/20;G06T3/00;G06T5/00 |
代理公司: | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人: | 姜晓霞;杨明钊 |
地址: | 乌拉圭蒙*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 本发明提供了通过自动地生成训练数据集来使用机器学习技术传递知识的方法、系统和计算机程序产品。基于目标数据集的新训练数据集自动地生成,并且在机器学习技术中用于对图像执行任务。主要益处之一是可以将在一个域中学到的知识传递到提取数据或标记图像成本高或根本不可行的另一个域中。这些方法和系统还提供基于图像目标集的图像训练集,这些图像目标集以更有效的方式扩充数据并且改进训练集的内容和机器学习技术的预测。 | ||
搜索关键词: | 存在 目标 数据 时机 学习 算法 自动 优化 | ||
【主权项】:
暂无信息
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