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申请/专利权人：三菱电机株式会社

摘要：一种示例性方法包括：计算第一输入数据a和第二输入数据b之间的第一差d，第一输入数据a和第二输入数据b被提供给机器学习模型，该机器学习模型具有函数f并且分别响应于第一输入数据a和第二输入数据b输出第一结果fa和第二结果fb，其中，d＝元素d[1],d[2],...,d[n]、a＝元素a[1],a[2],...,a[n]、b＝元素b[1],b[2],...,b[n]、fa＝fa[1],fa[2],...,fa[m]、fb＝fb[1],fb[2],...,fb[m]，并且n和m是正整数；通过关于第一输入数据a和第二输入数据b部分地对函数f求微分以产生雅可比矩阵Ja和雅可比矩阵Jb并且对雅可比矩阵Ja和雅可比矩阵Jb进行转置，来计算转置雅可比矩阵JaT和转置雅可比矩阵JbT；计算转置雅可比矩阵JaT和结果fa的第一乘积以及转置雅可比矩阵JbT和结果fb的第二乘积；计算第一乘积和第二乘积之间的第二差w，其中，w＝元素w[1],w[2],···,w[n]；以及判断第一差d的元素d[j]和第二差w的元素w[j]的较大乘积对第一结果fa和第二结果fb之间的相似性贡献更大，其中j是小于或等于n的正整数。

主权项：1.一种方法，所述方法包括以下步骤：计算提供给机器学习模型的第一输入数据a和第二输入数据b之间的第一差d，所述机器学习模型具有函数f并且分别响应于所述第一输入数据a和所述第二输入数据b输出第一结果fa和第二结果fb，其中，d＝元素d[1],d[2],···,d[n]、a＝元素a[1],a[2],···,a[n]、b＝元素b[1],b[2],···,b[n]、fa＝fa[1],fa[2],···,fa[m]、fb＝fb[1],fb[2],···,fb[m]，并且n和m是正整数；通过关于所述第一输入数据a和所述第二输入数据b部分地对所述函数f求微分以得到雅可比矩阵Ja和雅可比矩阵Jb并且将所述雅可比矩阵Ja和所述雅可比矩阵Jb进行转置来计算转置雅可比矩阵JaT和转置雅可比矩阵JbT；计算所述转置雅可比矩阵JaT与所述结果fa的第一乘积以及所述转置雅可比矩阵JbT与所述结果fb的第二乘积；计算所述第一乘积和所述第二乘积之间的第二差w，其中w＝元素w[1],w[2],···,w[n]；以及判断所述第一差d的元素d[j]与所述第二差w的元素w[j]的较大乘积对所述第一结果fa与所述第二结果fb之间的相似性贡献较大，其中，j为小于或等于n的正整数。

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