[發明專利]用于訓練分類器的裝置和方法

在審

• 申請號: 202011379943.1
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112990248A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: R·法托尼;F·施密特;J·Z·科爾特
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司;卡內基梅隆大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 姜凝;劉茜

1.一種用于訓練分類器（60）、具體地二元分類器的計算機實施的方法，所述分類器用于根據不可分解的度量對輸入信號（x_i）進行分類以優化性能，所述不可分解的度量衡量對應于一組訓練數據的輸入信號（x_i）的類別（y_i）和從所述分類器獲得的所述輸入信號的對應的預測類別（）之間的對齊，所述方法包括以下步驟：

- 提供加權因子（a_j、b_j、f_j、g_j），所述加權因子表征所述不可分解的度量如何依據來自所述類別（y_i）和所述預測類別（）的混淆矩陣的多個項（RP、TN、PP、AP、AN）；

- 依據提供的所述加權因子（a_j、b_j、f_j、g_j）來訓練所述分類器（60）。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述不可分解的度量由公式給出，其中a_j和b_j是標量值，且f_j和g_j是函數，并且TP、TN、PP、PN、AP和AN是所述混淆矩陣的項，即，TP =“真陽性”，TN =“真陰性”，PP =“預測陽性”，PN =“預測陰性”，AP =“實際陽性”，且AN =“實際陰性”。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述優化通過尋找兩玩家游戲在第一玩家（）和第二玩家（）之間的平衡來實施，其中，所述第一玩家（）試圖尋找對應于所述訓練數據（T）的輸入信號（x_i）的第一類別（），并且所述第二玩家（）試圖尋找對應于所述訓練數據（T）的輸入值（x_i）的第二類別（），并且其中，所述第一玩家（）試圖最大化且所述第二玩家（）試圖最小化所述度量的預期值，其中基于所述第一類別（）和所述第二類別（）來評估所述混淆矩陣，其中，所述第二類別（）服從于矩匹配約束。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，通過尋找對應于所述矩匹配約束的拉格朗日乘子（）的最優值來實施所述優化，并且其中，所述二元分類器（60）的完全連接層（64）的訓練參數被設置為等于所述拉格朗日乘子（）的所述最優值。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，基于所述第一類別（）和/或所述第二類別（）的邊緣概率（）來計算所述預期值。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述優化包括通過僅對那兩個玩家（、）中的一個中的線性程序求解來對所述兩玩家游戲求解。