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J-GLOBAL ID：201703016026206776
訓練データに関する重み利益エバリュエータ
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (5)：
稲葉 良幸
, 大貫 敏史
, 江口 昭彦
, 内藤 和彦
, 土屋 徹雄
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：2016532028
Publication number (International publication number)：2017500637
Application date： Nov. 21, 2014
Publication date： Jan. 05, 2017
Summary：
機械学習環境において訓練データに重みを適用すること関連する重み利益を決定するのに有効な方法およびシステムのための技術が、一般的に説明される。例において、デバイスが、訓練データに基づいて第1の関数を決定することが可能であり、その訓練データは、訓練入力と、訓練ラベルとを含む。このデバイスは、訓練データに対する重みの適用に基づく、重み付けされた訓練データに基づいて第2の関数を決定することが可能である。このデバイスは、ターゲットデータに基づいて第3の関数を決定することが可能であり、そのターゲットデータは、ターゲット関数に基づいて生成される。ターゲットデータは、訓練ラベルとは異なるターゲットラベルを含み得る。このデバイスは、ターゲットデータに重みを適用したことの結果である、重み付けされたターゲットデータに基づいて第4の関数を決定することが可能である。このデバイスは、第1の関数、第2の関数、第3の関数、および第4の関数に基づいて重み利益を決定することが可能である。
Claim (excerpt)：
機械学習環境において訓練データに関連する重み利益を決定する方法であって、デバイスによる、
前記訓練データに基づいて第1の関数を決定することであって、前記訓練データは、訓練入力と、訓練ラベルとを含むこと、
前記訓練データに重みのセットを適用して、重み付けされた訓練データを生成すること、
前記重み付けされた訓練データに基づいて第2の関数を決定すること、
ターゲット関数に基づいてターゲットデータを生成することであって、前記ターゲットデータは、前記訓練ラベルとは異なるターゲットラベルを含むこと、
前記ターゲットデータに基づいて第3の関数を決定すること、
前記ターゲットデータに重みの前記セットを適用して、重み付けされたターゲットデータを生成すること、
重み付けされたターゲットデータに基づいて第4の関数を決定すること、ならびに
前記第1の関数、前記第2の関数、前記第3の関数、および前記第4の関数に基づいて前記重み利益を決定することであって、前記重み利益は、前記訓練データに重みの前記セットを適用する利益に関連すること、を備える方法。
IPC (1)：
FI (1)：
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