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申请/专利权人：SAP欧洲公司
摘要：本发明涉及一种多标记分类神经网络的可靠性校准。本公开涉及方法、系统和计算机可读存储介质，通过提供在机器学习ML模型的训练期间使用的替代损失函数来调整机器学习ML模型的行为，该替代损失函数增强ML模型的可靠性，在训练后校准ML模型的置信度，以及通过提供ML模型的置信度与ML模型的预期精度之间的映射来降低下游任务的风险。
主权项：1.一种用于调整机器学习ML模型的行为的计算机实施的方法，所述方法由一个或多个处理器运行，并且包含：使用修改的焦点损失函数来训练ML模型，该修改的焦点损失函数包含指数变量，该指数变量的值基于在训练迭代期间作为输入提供给ML模型的训练数据的类来确定；在训练ML模型之后，通过使用温度标度处理ML模型来校准ML模型的置信度，所述温度标度包含固定ML模型的层的参数并且重新训练ML模型以通过在训练迭代期间调整温度值来优化修改的焦点损失函数；在校准ML模型的置信度之后，生成用于ML模型的阈值到精度的映射，该阈值到精度的映射将阈值集合与精度值集合相关联，其中，所述阈值是阈值置信度值；接收所选择的精度值；基于所选择的精度值，从阈值到精度的映射来确定阈值；以及在ML模型的生产使用期间，基于阈值来有选择地丢弃ML模型的预测，其中，所述ML模型用于将人员与产品、或银行对账单与发票、或银行对账单与客户账户、或图像与图像类别进行匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： SAP欧洲公司 多标记分类神经网络的可靠性校准
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