WO2025031549 - VERBESSERUNG DER AUSSAGEGENAUIGKEIT EINES NEURONALEN NETZES
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/031549
Publication Date
13.02.2025
International Application No.
PCT/DE2024/200085
International Filing Date
05.08.2024
Title **
[German]
VERBESSERUNG DER AUSSAGEGENAUIGKEIT EINES NEURONALEN NETZES
[English]
IMPROVEMENT OF THE STATEMENT ACCURACY OF A NEURONAL NETWORK
[French]
AMÉLIORATION DE LA PRÉCISION D'INSTRUCTION D'UN RÉSEAU NEURONAL
Applicants **
CONTINENTAL AUTOMOTIVE TECHNOLOGIES GMBH
CONTINENTAL AUTONOMOUS MOBILITY GERMANY GMBH
Inventors
KASSEM SBEYTI, Moussa
KARG, Michelle
WIRTH, Christian
Priority Data
102023207709.4
10.08.2023
DE
Application details
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EPO
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Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2024 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8113 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2153 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2071 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5340 |
Total:
19,701
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Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein Verfahren, insbesondere computer-implementiertes Verfahren, zum Ermitteln eines Schwellenwerts (S) für die Unsicherheit (U) eines neuronalen Netzes (NN) zur Gewährleistung einer Fehlerrate (FD) bezüglich zumindest einer von dem neuronalen Netz (NN) anhand von Eingangsdaten (In) getroffenen Aussage (P), wobei die Fehlerrate (FD) für das neuronale Netz (NN) vorgegeben oder ermittelt wird, wobei die Fehlerrate (FD) eine vorgebbare Rate für eine fehlerbehaftete Aussage (P) durch das neuronale Netz (NN) ist, und wobei der Schwellenwerts (S) für die Unsicherheit (U) anhand der Fehlerrate (FD) und einer Referenzkurve (Ref) ermittelt wird. Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Verbesserung der Aussagegenauigkeit des neuronalen Netzes (NN) anhand eines Vergleichs des Schwellenwerts (S) mit der Unsicherheit (U) des neuronalen Netzes (NN), wobei die Aussage (P) verifiziert wird, falls die Unsicherheit (U)den Schwellenwert (S) unterschreitet.[English]
The invention relates to a method, in particular a computer-implemented method, for determining a threshold value (S) for the uncertainty (U) of a neural network (NN) to ensure an error rate (FD) with respect to at least one statement (P) made by the neural network (NN) on the basis of input data (In), wherein the error rate (FD) for the neural network (NN) is specified or determined, wherein the error rate (FD) is a specifiable rate for an erroneous statement (P) by the neural network (NN), and wherein the threshold value (S) for the uncertainty (U) is determined using the error rate (FD) and a reference curve (Ref). The invention also relates to a method for improving the statement accuracy of the neural network (NN) on the basis of a comparison of the threshold value (S) with the uncertainty (U) of the neural network (NN), wherein the statement (P) is verified if the uncertainty (U) falls below the threshold value (S).[French]
L'invention concerne un procédé, en particulier un procédé mis en œuvre par ordinateur, pour déterminer une valeur seuil (S) pour l'incertitude (U) d'un réseau neuronal (NN) pour assurer un taux d'erreur (FD) par rapport à au moins une instruction (P) effectuée par le réseau neuronal (NN) sur la base de données d'entrée (in), le taux d'erreur (FD) pour le réseau neuronal (NN) étant spécifié ou déterminé, le taux d'erreur (FD) étant un taux spécifiable pour une instruction erronée (P) par le réseau neuronal (NN), et la valeur seuil (S) pour l'incertitude (U) étant déterminée à l'aide du taux d'erreur (FD) et d'une courbe de référence (Ref). L'invention concerne également un procédé d'amélioration de la précision d'instruction du réseau neuronal (NN) sur la base d'une comparaison de la valeur seuil (S) avec l'incertitude (U) du réseau neuronal (NN), l'instruction (P) étant vérifiée si l'incertitude (U) est inférieure à la valeur seuil (S).