ULTRASONIC SYSTEM AND METHOD FOR TUNING MACHINE LEARNING CLASSIFIER USED WITHIN MACHINE LEARNING ALGORITHM

To disclose a method and system for tuning a machine learning classifier.SOLUTION: An object class requirement may be provided and include rank thresholds. The object class requirements may also include a range goal that defines a minimum distance from the object, the machine learning algorithm should not provide false positive results in the case where the minimum distance is not reached. A base classifier may be trained using a weighted loss function that includes one or more weight values that are computed using the one or more object class requirements. An output of the weighted loss function may be evaluated using an objective function which may be established using the one or more object class requirements. The one or more weights may also be re-tuned using the weighted loss function if the output of the weighted loss function does not converge within a predetermined loss threshold.SELECTED DRAWING: Figure 6 【課題】機械学習分類器をチューニングするための方法及びシステムが開示される。【解決手段】オブジェクトクラス要求を提供することができ、オブジェクトクラス要求は、ランク閾値を含み得る。オブジェクトクラス要求は、オブジェクトからの最小距離を定義する範囲目標も含み得るものであり、最小距離を下回ると、機械学習アルゴリズムは、偽陽性の結果を提供すべきでない。１つ又は複数のオブジェクトクラス要求を使用して計算される１つ又は複数の重み値を含む重み付けされた損失関数を使用して基礎分類器をトレーニングすることができる。１つ又は複数のオブジェクトクラス要求を使用して確立され得る目的関数を使用して、重み付けされた損失関数の出力を評価することができる。重み付けされた損失関数の出力が所定の損失閾値内に収束しない場合には、１つ又は複数の重み値を、重み付けされた損失関数を使用して再チューニングすることもできる。【選択図】図６