Title:
強化学習を用いたデータ評価
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2022549226
Kind Code:
A
Abstract:
方法（５００）は、訓練サンプル（１０２）のセットを取得することを含む。複数の訓練反復のうちの各訓練反復中に、上記方法は、訓練サンプルのセットから訓練サンプルのバッチをサンプリングすることを含む。上記方法は、訓練サンプルごとに、データ値推定器（１２０）を用いて選択確率（１０６）を決定することを含む。訓練サンプルの選択確率は、データ値推定器の推定器パラメータ値（１２２）に基づいている。上記方法はまた、各訓練サンプルの選択確率に基づいて訓練サンプルのバッチから訓練サンプルのサブセットを選択することと、訓練サンプルのサブセットを有する予測器モデル（１４２）を用いて性能測定値（１４４）を決定することとを含む。上記方法はまた、性能測定値に基づいて予測器モデルのモデルパラメータ値（１４３）を調整することと、性能測定値に基づいてデータ値推定器の推定器パラメータ値を更新することとを含む。
Inventors:
Arik, Serjan Omer
Yoon, Jinsung
Pfister, Thomas John
Yoon, Jinsung
Pfister, Thomas John
Application Number:
JP2022517883A
Publication Date:
November 24, 2022
Filing Date:
September 19, 2020
Export Citation:
Assignee:
Google LLC
International Classes:
G06N20/00; G06N3/02
Domestic Patent References:
| JP2019525329A | 2019-09-05 | |||
| JPH0991430A | 1997-04-04 |
Foreign References:
| US20190188566A1 | 2019-06-20 |
Other References:
JIANGCHAO YAO, DEEP LEARNING FROM NOISY IMAGE LABELS WITH QUALITY EMBEDDING, JPN6023017013, 2 November 2017 (2017-11-02), pages 1 - 12, ISSN: 0005054872
Attorney, Agent or Firm:
Patent Attorney Fukami Patent Office