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Machine learning and rate-distortion cost functions for enabling the optimization of device calibration

机译:机器学习和速率失真成本函数,用于优化设备校准

摘要

A method, non-transitory computer readable medium, and apparatus for applying a cost function to calculate an optimal value of a single variable for a calibration application are disclosed. For example, the method identifies the single variable of the calibration application, applies a cost function to the single variable, wherein the cost function comprises a function of a fit error plus a regularization weighting parameter (λ) times a regularization cost, calculates the optimal value of the single variable based upon the cost function that is applied to the single variable and uses the optimal value of the single variable to generate a calibration matrix used for the calibration application.
机译:公开了一种用于应用成本函数来计算用于校准应用的单个变量的最优值的方法,非暂时性计算机可读介质和装置。例如,该方法识别校准应用的单个变量,将成本函数应用于该单个变量,其中成本函数包括拟合误差加上正则化加权参数(λ)乘以正则化成本的函数,计算出最优值。基于应用于单个变量的成本函数并使用单个变量的最佳值生成用于校准应用程序的校准矩阵的单个变量的值。

著录项

  • 公开/公告号US9702759B2

    专利类型

  • 公开/公告日2017-07-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XEROX CORPORATION;

    申请/专利号US201314109627

  • 发明设计人 STUART A. SCHWEID;

    申请日2013-12-17

  • 分类号G01D18/00;G06N99/00;G01J3/28;G01J3/52;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:47:10

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