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[发明专利]神经网络训练-CN202310118967.9在审
发明人：穆斯塔法·帕尔恰米;恩里克·科罗纳;加桑·阿尔雷吉卜;M·普拉布尚卡尔;R·本克尔特 -专利权人：福特全球技术公司;佐治亚科技研究公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供“神经网络训练”。可以基于第一训练数据集来训练深度神经网络(DNN)，所述第一训练数据集包括具有带注释的第一对象的第一图像。可以基于所述第一训练数据集来测试所述DNN以确定包括第一不确定性的第一对象预测。可以通过输入第二训练数据集并输出包括第二不确定性的第一对象预测来测试所述DNN，其中所述第二训练数据集包括具有不带注释的第二对象的第二图像。可以基于所述第二不确定性来选择包括在所述第二训练数据集中的图像子集。可以注释包括在所述第二训练数据集中的所选择的图像子集中的所述第二对象。可以基于包括在所述第二训练数据集中的包括带注释的第二对象的所选择的图像子集来训练所述DNN。
神经网络训练

[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-CN202210119356.1在审
发明人： 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 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
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。
用于训练感知算法基于梯度方差主动学习框架

[发明专利]色彩学习-CN201811071959.9在审
发明人： 加桑·阿尔雷吉卜;陈敏洪;大卫·麦克瑞德;丹尼尔·刘易斯·波士顿 -专利权人：福特全球技术公司;佐治亚科技研究公司
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种计算装置，所述计算装置经编程以：获取彩色图像并且将所述彩色图像变换为色彩分量图。所述计算机可以进一步经编程以处理所述色彩分量图，以通过确定所述色彩分量图与交通标志之间的空间相符性并且确定时间一致性来检测所述交通标志。
色彩分量交通标志彩色图像计算装置编程时间一致性色彩学习相符性计算机检测