[发明专利]用于训练感知算法的基于梯度方差的主动学习框架在审
| 申请号： | 202210119356.1 | 申请日： | 2022-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN114943264A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | A·帕尔恰米;加桑·阿尔雷吉卜;D·特梅尔;M·普拉布尚卡尔;权国庆 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰;杨帆 |
| 地址： | 美国密歇根*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供了“用于训练感知算法的基于梯度方差的主动学习框架”。神经网络和学习算法可使用梯度的方差来提供对模型的启发式理解。梯度的方差可在主动学习技术中用于训练神经网络。技术包括接收具有矢量的数据集。可对数据集进行注释并且可计算损失。损失值可用于通过反向传播来更新神经网络。更新的数据集可用于计算额外损失。可将损失值添加到梯度池。可从梯度池的矢量计算梯度的方差。梯度的方差可用于更新神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 感知 算法 基于 梯度 方差 主动 学习 框架 | ||
【主权项】：
暂无信息
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