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申请/专利权人：西门子股份公司
摘要：用于自动量化由用于所测量的传感器数据或图像数据的经训练的回归模型提供的预测的不确定性的计算机实现的方法，包括：‑获得S1经训练的回归模型f、被应用于训练回归模型的训练数据Xraw以及由应用训练数据作为输入数据的回归模型f确定的经验方差sigf，‑基于训练数据和经验方差在经训练的回归模型中生成S2不确定性层，‑获得S3所测量的传感器数据或图像数据作为输入数据，‑通过在经训练的回归模型中处理输入数据来输出S4预测，并且通过由特征提取器模型以及随后由不确定性层处理输入数据来输出S5预测的不确定性值，其中所述特征提取器模型包括回归模型的除最后层之外的所有层。
主权项：1.用于自动量化由用于所测量的传感器数据或图像数据的经训练的回归模型提供的预测的不确定性的计算机实现的方法，所述经训练的回归模型被建立以控制、监视或分析机器、交通或医疗保健系统中的图像，所述方法包括：-获得S1经训练的回归模型f、被应用于训练回归模型的训练数据Xraw以及由应用训练数据作为输入数据的回归模型f确定的经验方差sigf，-基于训练数据和经验方差在经训练的回归模型中生成S2不确定性层，-获得S3所测量的传感器数据或图像数据作为输入数据，-通过处理经训练的回归模型中的输入数据来输出S4预测，以及-通过由特征提取器模块以及随后由不确定性层处理输入数据，输出S5预测的不确定性值，其中所述特征提取器模型包括回归模型的除最后层之外的所有层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西门子股份公司 自动量化由经训练的回归模型提供的预测的不确定性
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