[发明专利]通过样本一致性评估的主动学习在审
| 申请号： | 202080073812.2 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN114600117A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 张子钊;托马斯·乔·菲斯特;塞尔坎·奥马尔·阿里克;高鸣飞 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 肖华 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： |
一种主动学习的方法(400)包括获取未标记的训练样本集合(112U)，和对于每一个样本扰动样本以生成增强训练样本(112A)。方法包括使用机器学习模型(130)来生成两种样本的预测标签(134P)，并确定所述未标记的训练样本的不一致值(142)，不一致值(142)表示未标记的样本和增强训练样本的预测标签之间的差。方法包括基于所述不一致值对未标记的训练样本进行排序，以及对于从排序的样本中选择的阈值数量的样本(112U |
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| 搜索关键词： | 通过 样本 一致性 评估 主动 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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