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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用标签猜测对机器学习模型进行半监督训练获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113785314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080033626.6，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权使用标签猜测对机器学习模型进行半监督训练是由戴维·贝特洛设计研发完成，并于2020-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用标签猜测对机器学习模型进行半监督训练在说明书摘要公布了：用于训练机器学习模型的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。方法中的一种包括接收未标记批次；从未标记批次和标记批次生成处理后的未标记批次和处理后的标记批次，该生成包括：对于多个未标记训练输入中的每个未标记训练输入：从未标记训练输入生成多个增强未标记训练输入；使用机器学习模型处理扩增的未标记训练输入中的每一个以为每个扩增的未标记训练输入生成相应的模型输出；从扩增的未标记训练输入的模型输出生成猜测模型输出；以及将猜测的模型输出与扩增的未标记训练输入中的每一个相关联；并且在处理后的标记批次和处理后的未标记批次上训练机器学习模型。

本发明授权使用标签猜测对机器学习模型进行半监督训练在权利要求书中公布了：1.一种训练具有多个参数的机器学习模型以执行机器学习任务的方法，其中，所述机器学习模型被配置成接收输入并且根据所述参数处理所述输入以生成模型输出，所述方法包括： 接收包括多个未标记训练输入的未标记批次； 接收包括多个标记训练输入的标记批次，并且对于每个标记训练输入，接收应由所述机器学习模型通过对所述标记训练输入执行特定机器学习任务来生成的地面真值输出； 从所述未标记批次和所述标记批次生成处理后的未标记批次和处理后的标记批次，所述生成包括： 对于所述多个未标记训练输入中的每个未标记训练输入： 从所述未标记训练输入生成多个扩增的未标记训练输入； 使用所述机器学习模型根据所述参数的当前值处理所述扩增的未标记训练输入中的每一个，以为每个扩增的未标记训练输入生成相应的模型输出； 从所述扩增的未标记训练输入的所述模型输出生成单个相应的猜测模型输出，其中，所述相应的猜测模型输出基于从相同的未标记训练输入生成的所述扩增的未标记训练输入的所述模型输出的平均值；以及 将所述相应的猜测模型输出与所述扩增的未标记训练输入中的每一个相关联，其中，从相同的未标记训练输入生成的每个扩增的未标记训练输入与相同的相应的猜测模型输出相关联；以及在所述处理后的标记批次和所述处理后的未标记批次上训练所述机器学习模型以调整所述参数的所述当前值， 其中，所述机器学习模型的输入是图像，并且所述模型输出是对象类的集合上的概率分布，或者 其中，所述机器学习模型的输入是一个或多个视频帧，并且所述模型输出是对象类的集合上的概率分布或主题的集合上的概率分布，或者 其中，所述机器学习模型的输入是文本，并且所述模型输出是主题的集合上的概率分布，或者 其中，所述机器学习模型的输入是音频信号，并且所述模型输出是自然语言文本的集合上的概率分布。

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