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描述了一种训练方法，其中使用数据增强，在于通过以取决于相应变量（s）（例如，受相应变量控制或操纵）的方式修改现有数据实例（x）来从现有数据实例（x）导出新的数据实例。提供条件可逆函数（f）来基于相应的变量（s）为新的数据实例生成不同的预测目标标签（y*）。由此，机器可学习模型不仅可以学习数据实例的类别标签，而且可以学习修改的特性。通过进行训练以学习此类修改的特性，机器可学习模型可以更好地学习数据实例的语义特征，并且由此可以学习更准确地对数据实例进行分类。在推断的时候，条件可逆函数的逆函数（f‑1
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112465147 A (43)申请公布日 2021.03.09 (21)申请号 202010933868.2 G06K 9/34 (2006.01)
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