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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：测量经训练的机器学习模型相对于给定测量数据的泛化能力。一种用于测量经训练的机器学习模型的能力的方法，所述经训练的机器学习模型用于处理测量数据，以相对于给定任务泛化到测量数据的一个或多个输入记录所属的目标域和或分布，所述方法包括以下步骤：从测量数据的输入记录中确定表征目标域和或分布的目标风格；至少部分基于目标风格获得目标域和或分布中的验证示例以及还有对应的基础真值标签；由所述经训练的机器学习模型将验证示例处理成输出；和基于所述输出和相应的基础真值标签之间的比较，将所述经训练的机器学习模型的准确度确定为所述经训练的机器学习模型泛化到目标域的所寻求的能力。
主权项：1.一种用于测量经训练的机器学习模型1的能力1a的方法100，所述经训练的机器学习模型1用于处理测量数据，以相对于给定任务泛化到测量数据的一个或多个输入记录2所属的目标域和或分布，所述方法包括以下步骤：·从测量数据的输入记录2中确定110表征目标域和或分布的目标风格2b；·至少部分基于目标风格2b获得120目标域和或分布中的验证示例4以及还有对应的基础真值标签4*；·由所述经训练的机器学习模型1将验证示例4处理130成输出3；和·基于所述输出3和相应的基础真值标签4*之间的比较，将所述经训练的机器学习模型1的准确度确定140为所述经训练的机器学习模型1泛化到目标域的所寻求的能力1a。
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