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CALIBRATING RELIABILITY OF MULTI-LABEL CLASSIFICATION NEURAL NETWORKS

机译:校准多标签分类神经网络的可靠性

摘要

Methods, systems, and computer-readable storage media for tuning behavior of a machine learning (ML) model by providing an alternative loss function used during training of a ML model, the alternative loss function enhancing reliability of the ML model, calibrating the confidence of the ML model after training, and reducing risk in downstream tasks by providing a mapping between the confidence of the ML model to the expected accuracy of the ML model.
机译:方法,系统和计算机可读存储介质,用于通过提供在ML模型训练期间使用的替代损耗功能来调谐机器学习(ML)模型的特性,替代损耗功能提高ML模型的可靠性,校准置信 通过在ML模型的预期准确性之间提供映射,通过提供映射来训练ML模型,并通过在ML模型的预期精度之间提供映射来降低下游任务的风险。

著录项

  • 公开/公告号EP3879462A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAP SE;

    申请/专利号EP20200214072

  • 发明设计人 SAITO SEAN;BYIRINGIRO AUGUSTE;

    申请日2020-12-15

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 21:03:28

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