[发明专利]通过概率训练集选择的有效增量学习在审
| 申请号： | 202111194709.6 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN114358240A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | L·罗斯 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 杨帆;宋薇薇 |
| 地址： | 美国密歇根*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供“通过概率训练集选择的有效增量学习”。公开了用于增量地训练神经网络的系统和方法。增量地训练所述神经网络可包括：定义来自训练样本池的标注训练示例的概率分布，基于所述概率分布生成第一训练集，用所述第一训练集训练所述神经网络，将至少一个附加的训练样本添加到所述训练样本池，生成第二训练集，并用所述第二训练集训练所述神经网络。对于附加的训练集，增量训练可以是递归的，直到做出结束递归的决定。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 概率 训练 选择 有效 增量 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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