ТРЕНИРОВКА МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

1. Система для тренировки модели нейронной сети, содержащая:
память (106), содержащую данные инструкций, представляющие собой набор инструкций;
процессор (102), выполненный с возможностью обмена данными с памятью и исполнения набора инструкций, причем этот набор инструкций, когда он исполняется процессором, вызывает выполнение процессором:
получения тренировочных данных, которые содержат: данные, аннотацию для этих данных, которая определена пользователем, и вспомогательные данные, при этом вспомогательные данные описывают по меньшей мере одно представляющее интерес местоположение в данных, рассматриваемое пользователем при определении аннотации для данных; и
тренировки модели с использованием тренировочных данных, причем вызов исполнения процессором тренировки модели включает вызов исполнения процессором:
минимизации вспомогательной функции потерь, которая сравнивает по меньшей мере одно представляющее интерес местоположение с выходными данными одного или более скрытых слоев модели, и обновления весов модели так, чтобы придать повышенную значимость указанному по меньшей мере одному представляющему интерес местоположению в данных по сравнению с местоположениями в данных, не представляющими интереса, при аннотировании данных; и
минимизации основной функции потерь, которая сравнивает аннотацию для данных, которая определена пользователем, с аннотацией, созданной моделью.
2. Система по п. 1, в которой вспомогательные данные содержат данные отслеживания взгляда, а по меньшей мере одно из представляющих интерес местоположений содержит по меньшей мере одно местоположение в данных, наблюдаемое пользователем при определении аннотации для данных.
3. Система по п. 2, в которой данные отслеживания взгляда содержат одно или более из:
информации, указывающей, какие части данных просматривал пользователь при определении аннотации для данных;
информации, указывающей количество времени, которое затратил пользователь на просмотр каждой части данных при определении аннотации для данных; и
информации, указывающей порядок, в котором пользователь просматривал различные части данных при определении аннотации для данных.
4. Система по любому из предыдущих пунктов, в которой вызов исполнения процессором (102) минимизации вспомогательной функции потерь включает вызов исполнения процессором обновления весов модели так, чтобы придать повышенную значимость представляющим интерес местоположениям, рассматриваемым пользователем в течение более длительных периодов времени по сравнению с представляющими интерес местоположениями, которые рассматривались пользователем в течение боле коротких периодов времени.
5. Система по любому из предыдущих пунктов, в которой вызов исполнения процессором (102) минимизации вспомогательной функции потерь включает вызов исполнения процессором обновления весов модели так, чтобы придать повышенную значимость представляющим интерес местоположениям в данных, которые являются по меньшей мере одними из:
рассматриваемых пользователем в течение начального интервала времени при определении аннотации для данных;
рассматриваемых пользователем в течение заключительного интервала времени при определении аннотации для данных и
рассматриваемых множество раз пользователем при определении аннотации для данных.
6. Система по любому из предыдущих пунктов, в которой вспомогательные данные содержат изображение, причем компоненты изображения соответствуют частям данных.
7. Система по п. 6, в которой изображение содержит тепловую карту, и в которой значения компонентов изображения на тепловой карте скоррелированы с тем, соответствует ли каждый компонент изображения представляющему интерес местоположению в данных, и/или с временем, которое потратил пользователь на рассмотрение каждого соответствующего местоположения данных при определении аннотации для данных.
8. Система по п. 6 или 7, в которой вызов исполнения процессором (102) минимизации вспомогательной функции потерь включает вызов исполнения процессором сравнения данных изображения с выходными данными одного или более сверточных слоев модели.
9. Система по любому из пп. 1-5, в которой вызов исполнения процессором (102) минимизации вспомогательной функции потерь включает вызов исполнения процессором сравнения вспомогательных данных с выходными данными одного или более плотных слоев модели.
10. Система по любому из предшествующих пунктов, в которой вызов исполнения процессором (102) тренировки модели включает вызов исполнения процессором минимизации одного или более из:
вспомогательной функции потерь и основной функции потерь параллельно;
вспомогательной функции потерь перед минимизацией основной функции потерь и
вспомогательной функции потерь в пределах заданного порога с последующей тренировкой модели с использованием основной функции потерь.
11. Система по любому из предыдущих пунктов, в которой исполнение набора инструкций процессором (102) также вызывает исполнение процессором:
вычисления комбинированной функции потерь, содержащей взвешенную комбинацию основной функции потерь и вспомогательной функции потерь; и
коррекции одного или более весов, связанных со взвешенной комбинацией комбинированной функции потерь, для изменения акцента тренировки между минимизацией основной функции потерь и минимизацией вспомогательной функцией потерь.
12. Система по любому из предыдущих пунктов, в которой модель содержит архитектуру U-Net.
13. Реализуемый на компьютере способ тренировки модели нейронной сети, включающий:
получение тренировочных данных, которые содержат: данные, аннотацию для этих данных, которая определена пользователем, и вспомогательные данные, причем вспомогательные данные описывают по меньшей мере одно представляющее интерес местоположение в данных, рассматриваемое пользователем при определении аннотации для данных; и
тренировку модели с использованием тренировочных данных, включающую:
минимизацию вспомогательной функции потерь, которая сравнивает по меньшей мере одно представляющее интерес местоположение с выходными данными одного или более скрытых слоев модели, и обновления весов модели так, чтобы придать повышенную значимость указанному по меньшей мере одному представляющему интерес местоположению в данных по сравнению с местоположениями в данных, не представляющими интереса, при аннотировании данных; и
минимизацию основной функции потерь, которая сравнивает аннотацию для данных, которая определена пользователем, с аннотацией, созданной моделью.
14. Компьютерный программный продукт, содержащий компьютерочитаемый носитель, который имеет содержащийся в нем компьютерочитаемый код, выполненный таким образом, что его исполнение подходящим компьютером или процессором вызывает осуществление компьютером или процессором способа по п. 13.