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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练机器学习系统的方法和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113994349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080046427.9，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权用于训练机器学习系统的方法和设备是由谷年龙;L·高尔霍夫设计研发完成，并于2020-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练机器学习系统的方法和设备在说明书摘要公布了：用于训练机器学习系统60的方法，所述方法包括用于产生包括输入图像的增强数据记录来训练所述机器学习系统60的步骤，所述机器学习系统被设立用于对输入图像x进行分类和或语义分割，所述机器学习系统具有第一机器学习系统GEN、尤其是第一神经网络以及第二机器学习系统ENC、尤其是第二神经网络，所述第一机器学习系统被构造为自编码器ENC‑GEN的解码器GEN，所述第二机器学习系统被构造为自编码器ENC‑GEN的编码器ENC，其中借助于所述编码器ENC分别从输入图像中确定潜在变量，其中对所述输入图像根据其图像数据的所确定的特征表现形式进行分类，并且其中以类别中至少两个类别从输入图像中的至少一个输入图像中根据所确定的潜在变量的平均值、确定所述增强数据记录的增强输入图像，其中图像类别被选择为使得归入所述图像类别的输入图像关于其表现形式在其他特征的可预先给定的集合中一致。

本发明授权用于训练机器学习系统的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于训练机器学习系统60的方法，所述方法包括用于产生包括输入图像 的增强数据记录来训练所述机器学习系统60的步骤，所述机器学习系统被设立用于对输入图像x进行分类和或语义分割，所述机器学习系统具有第一机器学习系统以及第二机器学习系统，所述第一机器学习系统被构造为自编码器的解码器，所述第二机器学习系统被构造为自编码器的编码器，其中借助于所述编码器分别从输入图像中确定潜在变量，其中对所述输入图像根据其图像数据的所确定的特征表现形式进行分类，并且其中以类别中的至少两个类别从输入图像中的至少一个输入图像中根据所确定的潜在变量的平均值、确定所述增强数据记录的增强输入图像，其中图像类别被选择为使得归入所述图像类别的输入图像关于其表现形式在其他特征的可预先给定的集合中一致，其中借助于所述解码器根据所确定的增强潜在变量确定所述增强输入图像，并且，其中从所确定的潜在变量中的可预先给定的潜在变量和所述平均值的差中确定所述增强潜在变量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。