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DOMAIN ADAPTATION OF DEEP NEURAL NETWORKS

机译:深神经网络的域改性

摘要

Disclosed herein are system, method, and computer program product embodiments for adapting machine learning models for use in additional applications. For example, feature extraction models are readily available for use in applications such as image detection. These feature extraction models can be used to label inputs (such as images) in conjunction with other deep neural network models. However, in adapting the feature extraction models to these uses, it becomes problematic to improve the quality of their results on target data sets, as these feature extraction models are large and resistant to retraining. Approaches disclosed herein include a transfer layer for providing fast retraining of machine learning models.
机译:这里公开了用于适配用于附加应用的机器学习模型的系统,方法和计算机程序产品实施例。例如,特征提取模型很容易用于在诸如图像检测的应用中使用。这些特征提取模型可用于将输入(例如图像)与其他深度神经网络模型结合使用。然而,在将特征提取模型调整到这些用途中,由于这些特征提取模型对目标数据集的结果提高其结果的质量变得很大并且抵抗再刷新。本文公开的方法包括用于提供机器学习模型的快速再培训的转印层。

著录项

  • 公开/公告号US2021201152A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAP SE;

    申请/专利号US201916727429

  • 申请日2019-12-26

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:42:13

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