[发明专利]使用机器学习模型来抑制偏差数据在审
| 申请号： | 201980057508.6 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112639843A | 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： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于抑制偏差数据的方法(400)包括：接收偏差训练数据集(130)以及基于目标群体的至少一个相应的偏差敏感变量将偏差训练数据集分段成聚类(212)，每个聚类包括偏差聚类权重(214)。该方法还包括：接收用于机器学习模型(300)的训练数据集(302)以及将训练数据集分段成训练聚类(216)。每个训练聚类与目标群体的至少一个对应的偏差敏感变量相关联，并且包括对应的训练数据集权重(218)。该方法还包括调整每个训练数据集权重以与相应偏差聚类权重匹配以形成调整后的训练数据集(208)以及将调整后的训练数据集作为无偏差训练数据集(206)提供给机器学习模型。 | ||
| 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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