G - Physics
06
F
G06F 17/10 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01)
Patent
CA 2550180
A system and method are disclosed for generating a robust model of a system that selects a modeling function. The modeling function has a set of weights and the modeling function has a complexity that is determined by a complexity parameter. For each of a plurality of values of the complexity parameter an associated set of weights of the modeling function is determined such that a training error is minimized for a training data set. An error for a cross validation data set is determined for each set of weights associated with one of the plurality of values of the complexity parameter and the set of weights associated with the value of the complexity parameter is selected that best satisfies a cross validation criteria. Thus, the selected set of weights used with the modeling function provides the robust model.
La présente divulgation décrit un système et une méthode qui permettent de produire un modèle solide de système permettant de sélectionner une fonction de modélisation. Cette fonction de modélisation comporte un ensemble de poids et elle présente une complexité déterminée par un paramètre de complexité. Pour chacune des multiples valeurs du paramètre de complexité, un ensemble associé de poids de la fonction de modélisation est déterminé de sorte qu'une erreur d'apprentissage est minimisée pour un jeu de données d'apprentissage. Une erreur associée à un jeu de données de validation croisée est déterminée pour chaque ensemble de poids associé à l'une des multiples valeurs du paramètre de complexité. L'ensemble de poids associé à la valeur de complexité est alors sélectionné, de sorte à optimiser un critère de validation croisée. Par conséquent, l'ensemble de poids sélectionné utilisé avec la fonction de modélisation fournit le modèle robuste.
Bera Michel
Marcade Erik P.
Goudreau Gage Dubuc
Kxen Inc.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1652811