[发明专利]用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法在审
| 申请号： | 202010985612.6 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112541520A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | A·M·穆诺兹德尔加多 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 刘书航;申屠伟进 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及用于为神经网络生成反事实数据样本的方法和设备。根据各种实施例，描述了一种用于基于输入传感器数据样本为神经网络生成反事实数据样本的方法，包括：使用神经网络确定对于输入传感器数据样本的类别预测，除了类别预测之外，还确定类别预测的不确定性的估计，生成神经网络针对其确定与输入传感器数据样本不同的类别预测的候选反事实数据样本，确定损失函数，其中所述损失函数包括由所述神经网络对于候选反事实数据样本做出的类别预测的不确定性的估计，基于所确定的损失函数修改所述候选反事实数据样本以获得反事实数据样本，并输出所述反事实数据样本。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 生成 事实 数据 样本 设备 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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