[发明专利]用于神经网络中过度预测的方法和系统在审
| 申请号： | 202180077947.0 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN116490879A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | C·D·V·黄;T·T·乌;P·扎雷莫迪;Y·许;V·布利诺夫;Y-H·洪;Y·D·T·S·达马西里;V·韦氏诺一;E·L·贾拉勒丁;M·帕里克;T·L·董;M·E·约翰逊 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06F16/332;G06F40/35 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 周衡威 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文公开了用于解决与聊天机器人系统中的机器学习模型相关联的过度自信问题的技术。对于机器学习模型的多个层中的每个层，关于输入的话语，为多个预测生成置信度分数的分布。基于为层生成的置信度分数的分布来确定要指派给机器学习模型的每个层的预测。基于这些预测，确定机器学习模型的总体预测。所述多个层的子集被迭代处理以识别其指派的预测满足准则的层。与机器学习模型的该层的被指派的预测相关联的置信度分数被指派为要与机器学习模型的总体预测相关联的总体置信度分数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 过度 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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