[发明专利]学习生成用于训练神经网络的合成数据集在审
| 申请号： | 201980074940.6 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN113039563A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | A·卡尔;A·普拉卡什;刘洺堉;D·J·阿库纳·马雷罗;A·T·巴留索;S·菲德勒 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06T11/60;G06N20/20;G06F16/901;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 高伟 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在各种示例中，生成模型用于合成数据集，以用于训练下游机器学习模型来执行相关任务。可以通过从场景语法(诸如概率语法)中采样场景图并将所述场景图应用于所述生成模型来计算更代表真实世界数据集的对象属性分布的更新场景图以生成所述合成数据集。所述下游机器学习模型可以针对真实世界的验证数据集进行验证，并且所述模型在所述真实世界验证数据集上的性能可以用作进一步训练或微调所述生成模型的附加因素，用于生成特定于所述下游机器学习模型所述任务的所述合成数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 生成 用于 训练 神经网络 合成 数据 | ||
【主权项】：
暂无信息
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