[发明专利]用于训练神经网络以分类对象或事件的方法和系统有效
| 申请号： | 201810685772.1 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN109214261B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | J·图尔伯格;V·A·安德森 | 申请（专利权）人： | 安讯士有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 李烨;杨晓光 |
| 地址： | 瑞典*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及用于训练分类器的方法和系统。该方法包括：接收包括表示被监测环境中的对象或事件的数据的第一组传感器数据；接收第二组传感器数据，该第二组传感器数据表示与由第一组传感器数据表示的时间段对应的时间段；向导师分类器输入表示第一组数据并包括表示对象或事件的数据的数据；在导师分类器中生成对象或事件的分类；在学徒分类器训练过程中接收第二组传感器数据；在学徒分类器训练过程中接收在导师分类器中生成的分类；并且使用第二组传感器数据作为输入并且使用从导师分类器接收的分类作为第二组传感器数据的分类的基础事实，在学徒分类器训练过程中来训练学徒分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 神经网络 分类 对象 事件 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练分类器的方法，所述方法包括：在对应的时间点分别在第一传感器和第二传感器处捕获传感器数据，由所述第一传感器生成第一组传感器数据，所述第一组传感器数据包括表示被监测环境中的对象或事件的数据，由所述第二传感器生成第二组传感器数据，所述第二组传感器数据表示与由所述第一组传感器数据表示的时间段对应的时间段，向导师分类器输入表示所述第一组数据并包括表示所述对象或所述事件的数据的数据，在所述导师分类器中生成所述对象或事件的分类，在学徒分类器训练过程中接收所述第二组传感器数据，在所述学徒分类器训练过程中接收在所述导师分类器中生成的所述分类，以及使用所述第二组传感器数据作为输入并且使用从所述导师分类器接收的所述分类作为所述第二组传感器数据的所述分类的基础事实，在所述学徒分类器训练过程中训练所述学徒分类器。
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