[发明专利]用于基于数据的模型的质量保证系统和方法

摘要

本发明涉及一种系统，其一方面具有由鉴别神经网络形成并实现二元类别模型或多类别模型的分类器。另一方面，该系统具有由生成神经网络形成的基于模型的样本生成器。分类器和基于模型的样本生成器都对于一个相应类别用相同的训练数据集被训练，因此体现用于该类别的相应模型。本发明还涉及一种确定用于具有鉴别神经网络的分类器的输入数据集的质量标准的方法。分类器用训练数据集来训练并体现用于一个类别的分类模型。根据该方法，首先提供具有生成神经网络的基于模型的样本生成器，并用与借以训练该分类器的相同的训练数据集来训练。然后借助经训练的基于模型的样本生成器和基于随机值的输入数据集来生成代表分类器所体现的分类模型的人工数据集。由经训练的生成器生成的人工数据集或从中导出的至少一个参数被用于检查输入数据集是否适于分类或回归。