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一种使用对抗自动编码器用于模型的连续训练的图像数据合成。提供了用于重新训练机器学习(ML)模型的系统和方法。示例可以自动标识真实世界输入数据中的偏斜、异常和/或漂移发生数据。通过自动标识此类数据，示例可以减少ML模型重新训练的主观性，并且减少确定是否需要重新训练ML模型所花费的时间。因此，可以由计算系统或设备根据计算机实现的指令客观地做出确定。此外，示例可以自动隔离与重新训练ML模型相关的数据并且将其传送到训练环境，以用于使用真实世界输入数据来重新训练ML模型。示例还合成大量数据样本以用于在重新
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116739952 A
(43)申请公布日 2023.09.12
(21)申请号 202210435745.5 G06T 9/00 (2006.01)
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