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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于机器学习模块的难度适应训练获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112446413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010884586.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权用于机器学习模块的难度适应训练是由K·帕特尔;张丹;M·法伊弗;W·H·柏鲁奇设计研发完成，并于2020-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器学习模块的难度适应训练在说明书摘要公布了：一种用于获得和或扩充用于机器学习模块（1）的训练数据集（11*）的方法（100），其包括：•提供（110）用关于给定问题的标签（13a）标注的训练输入数据的样本（11a）；•从训练输入数据的样本（11a）和相关联的标签（13a）获得（120）难度函数（14），该难度函数（14）提供了关于给定问题评估样本（11a）的难度（14a）的度量；•获得（130）训练输入数据的至少一个候选样本（15）和或其在工作空间（20）中的表示（25）；•借助于难度函数（14），计算（140）关于给定问题评估此候选样本（15）和或其表示（25）的难度（14a）的量度；以及响应于此难度满足预定标准（150），将候选样本（15）包括（160）在训练数据集（11*）中。

本发明授权用于机器学习模块的难度适应训练在权利要求书中公布了：1.一种用于训练机器学习模块1的方法100，包括：扩充用于机器学习模块1的训练数据集11*，所述机器学习模块1要将输入图像数据11映射到关于使用方法进行图像分类而言是有意义的输出数据13，所述方法包括： ·提供110与标签13a相关联的训练输入数据的样本11a，从某种意义上说如果机器学习模块1将此训练输入数据的样本11a映射到与标签13a对应的输出数据13，则这关于图像分类而言被认为是有意义的； ·从训练输入数据的样本11a和相关联的标签13a获得120难度函数14，所述难度函数14被配置成将训练输入数据的样本11a或其在工作空间20中的表示21a映射到关于图像分类评估此样本11a的难度14a的度量； ·获得130训练输入数据的至少一个候选样本15和或其在工作空间20中的表示25； ·借助于难度函数14，计算140关于图像分类评估此候选样本15和或其表示25的难度14a的度量；以及 ·响应于此难度满足预定标准150，将候选样本15包括160在训练数据集11*中， 并且进一步包括：利用扩充的训练数据集11*来训练机器学习模块1， 其中 图像分类包括：将输入数据11的每个记录映射到输出数据13的记录，所述输出数据13的记录针对多个离散类别的集合中的每个类别，指示输入数据的记录11属于相应类别的概率和或置信度， 难度函数14的获得120包括：基于训练输入数据的样本11a和相关联的标签13a，训练121判别式分类器16，其将训练输入数据的样本11a和或其在工作空间20中的表示21a映射到指示此训练输入数据的样本11a属于离散类别中的每一个的概率和或置信度的分类16a，并且其中，由难度函数14确定的难度14a取决于此分类16a， 由难度函数14确定的难度14a至少部分地基于分类16a的歧义和或分类16a的熵。

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