Trainieren eines Generators basierend auf einem Konfidenzwert eines Diskriminators

EP3796220 Art B1 4. Juni 2025

Anmelder: Robert Bosch GmbH 🇩🇪

Details

Veröffentlichungs-Nr.: EP3796220
Aktenzeichen: EP19197994
Anmeldetag: 18. September 2019
Veröffentlichung: 4. Juni 2025
Erteilung: 4. Juni 2025
Rechtsraum: EP
IPC: G06N3/045G06N3/047G06N3/088G06V10/44G06V10/764G06V10/776G06V10/82

Abstract

The invention relates to a computer-implemented method (300) of training a generator model. The generator model generates synthetic instances. A discriminator model determines discriminator scores for input instances indicating whether they are synthetic or actual. The discriminator model additionally determines a confidence score of the discriminator score. When training the generator model, high confidence is encouraged for generated instances determined to be actual by the discriminator model, and low confidence is encouraged for generated instances determined to be synthetic. Instead or in addition, when training the discriminator model, high confidence is encouraged for correct determinations and low confidence is encouraged for incorrect determinations.

Anmelder

Firma: Robert Bosch GmbH
Land: 🇩🇪 Deutschland

🇩🇪 Robert Bosch

Deutsches Technologie- und Industrieunternehmen mit Sitz in Gerlingen bei Stuttgart. Fertigt Kraftfahrzeugtechnik, Industrietechnik, Gebrauchsgüter und Haushaltsgeräte sowie Gebäudetechnik.

25.779 Patente in unserer Datenbank

Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

Vertreten von