[发明专利]在不确定训练数据上对分类器和/或回归器的改进训练在审
| 申请号： | 202210410951.0 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN115270905A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | K·帕特尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 刘艺诗;周学斌 |
| 地址： | 德国斯*** | 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： |
在不确定训练数据上对分类器和/或回归器的改进训练。用于训练分类器和/或回归器的方法包括：·提供利用基本真值分类和/或回归评分标记的训练样本集；并对于来自训练样本的至少子集的每个训练样本：·确定量化训练样本的不确定性和/或对该特定样本进行分类的易或难的程度的置信度评分 |
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| 搜索关键词： | 不确定 训练 数据 分类 回归 改进 | ||
【主权项】：
暂无信息
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