[发明专利]用于分析数据的方法、设备和计算机存储介质

说明书

本公开的实施例涉及用于分析数据的方法、设备和计算机存储介质。该方法包括：获取预测模型，预测模型中的一个处理层包括多个处理单元，多个处理单元中各处理单元的参数均满足目标参数分布，预测模型的输出是基于从参数分布确定的多组参数而确定的；以及将模型输入数据应用于预测模型，以获得针对模型输入数据的预测。基于这样的方法，可以获得更为准确的预测结果。

技术领域

本公开的实施例涉及人工智能领域，并且更具体地，涉及用于分析数据的方法、设备和计算机存储介质。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，诸如深度神经网络等预测模型越来越多地被应用于图像识别、语音识别和目标检测等任务中。在预测的过程中，由于用于训练预测模型的样本有限，一旦实际处理的模型输入数据与训练样本存在差别时，预测模型可能会出现过于自信的误判。由此，预测模型难以准确地确定所作出的预测是否准确，这是不希望的。

发明内容

本公开的实施例提供一种用于分析数据的方案。

根据本公开的第一方面，提出了一种用于分析数据的方法。该方法包括：获取预测模型，预测模型中的一个处理层包括多个处理单元，多个处理单元中各处理单元的参数均满足目标参数分布，预测模型的输出是基于从参数分布确定的多组参数而确定的；以及将模型输入数据应用于预测模型，以获得针对模型输入数据的预测。

根据本公开的第二方面，提出了一种用于分析数据的设备。该设备包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，该至少一个存储器被耦合到该至少一个处理单元并且存储用于由该至少一个处理单元执行的指令，该指令当由该至少一个处理单元执行时，使得该设备执行动作，该动作包括：获取预测模型，预测模型中的一个处理层包括多个处理单元，多个处理单元中各处理单元的参数均满足目标参数分布，预测模型的输出是基于从参数分布确定的多组参数而确定的；以及将模型输入数据应用于预测模型，以获得针对模型输入数据的预测。

在本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质具有存储在其上的计算机可读程序指令，所述计算机可读程序指令用于执行根据第一方面所描述的方法。

提供发明内容部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或必要特征，也无意限制本公开的范围。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1图示了本公开实施例可以在其中执行的环境的示意图；

图2图示了根据本公开实施例的分析数据的过程的流程图；

图3图示了根据本公开实施例的示例预测模型的示意图；

图4图示了根据本公开实施例的获取模型参数的过程的示意图；

图5图示了根据本公开实施例的获取预测的过程的示意图；

图6图示了根据本公开实施例的方案与传统方案的对比测试图；以及

图7图示了可以用来实施本公开内容的实施例的示例设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。