[发明专利]使用机器学习模型来抑制偏差数据在审
| 申请号： | 201980057266.0 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112639842A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 克里斯托弗·法勒;史蒂文·罗斯 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 李佳;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于使用机器学习模型(300)抑制偏差数据的方法(500)包括：接收包括已知的无偏差数据群体的聚类训练数据集(130)，以及训练聚类模型(211)以基于已知的无偏差数据群体的数据特性对接收到的聚类训练数据集分段成聚类(212)。聚类训练数据集的每个聚类包括聚类权重(214)。该方法还包括：接收用于机器学习模型的训练数据集(302)；以及基于聚类模型生成与用于机器学习模型的训练数据集相对应的训练数据集权重(218)。该方法还包括调整训练数据集权重中的每个训练数据集权重以与相应聚类权重匹配，和将调整的训练数据集作为无偏差训练数据集提供给机器学习模型(206)。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 机器 学习 模型 抑制 偏差 数据 | ||
【主权项】：
暂无信息
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