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半监督学习系统及半监督学习方法

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本发明涉及一种半监督学习系统和一种半监督学习方法，半监督学习方法包括：取得一或多个源域的源域数据及一目标域的目标域数据；使用该源域数据及该目标域数据以训练一特征萃取模型；利用一域判别模型、一任务模型及一半监督学习机制以分别计算该特征萃取模型的域判别损失函数、任务损失函数及半监督损失函数；依据该域判别损失函数、该任务损失函数及该半监督损失函数以计算一总损失函数，并依据该总损失函数以更新该特征萃取模型、任务模型与域判别模型的权重；以及因应于整体模型满足模型收敛条件，结束整体模型的训练过程。

著录项

公开/公告号CN114692887A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-01

原文格式PDF
申请/专利权人台达电子工业股份有限公司;
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申请/专利号CN202011558918.X
发明设计人黄咏舜;苏育正;张晋维;
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申请日2020-12-25
分类号G06N20/00;
代理机构隆天知识产权代理有限公司;
代理人李琛;黄艳
地址中国台湾桃园市
入库时间 2023-06-19 15:50:55

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法律状态公告日

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法律状态
2022-07-01

公开

发明专利申请公布

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