JP2015095212A - 識別器、識別プログラム、及び識別方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施の形態の学習装置の構成を示すブロック図である。学習装置100は、訓練データ記憶部11と、データ拡張部12と、変換パラメタ生成部13と、学習部14とを備えている。学習装置100は、コンピュータによって実現される。このコンピュータは、補助記憶部、一時記憶部、演算処理部、入出力部等を備えており、訓練データ記憶部11は、例えば補助記憶部によって実現される。また、データ拡張部12、変換パラメタ生成部13、及び学習部14は、演算処理部が学習プログラムを実行することで実現される。
次に、本実施の形態の識別器について説明する。図8は、本実施の形態の識別器の構成を示すブロック図である。識別器200は、データ入力部21と、データ拡張部22と、変換パラメタ生成部23と、識別部24とを備えている。識別器200は、コンピュータによって実現される。このコンピュータは、補助記憶部、一時記憶部、演算処理部、入出力部等を備えており、データ入力部21は、例えば入出力部によって実現される。また、データ拡張部22、変換パラメタ生成部23、及び識別部24は、演算処理部が本発明の実施の形態の識別プログラムを実行することで実現される。
以下、本実施の形態の学習装置及び識別器を用いて行った実験を説明する。この実験では、以下のように条件を設定した。データセットとして、手書き数字データセット(MNIST、http://yann.lecun.com/exdb/mnist/、図4参照)を用いた。訓練データとしてMNISTの訓練データセット(60,000セット)のうちの6,000セットを用い、テストデータとしてMNISTのテストデータセット(10,000セット)のうちの1,000セットを用いた。識別モデルとしては、フィードフォワード・全結合型6層ニューラルネットワークを用いた。評価基準として、誤識別率を評価した。
11 訓練データ記憶部
12 データ拡張部
13 変換パラメタ生成部
14 学習部
200 識別装置
21 データ入力部
22 データ拡張部
23 変換パラメタ生成部
24 識別部
Claims (7)
- 教師あり学習に基づく識別器であって、
識別の対象となる未知データに対してデータ拡張を行って複数の疑似未知データを生成するデータ拡張部と、
前記複数の疑似未知データを識別モデルに適用し、それらの結果を統合してクラス分類を行う識別部と、
を備えたことを特徴とする識別器。 - 前記データ拡張部は、前記識別モデルを生成する際に訓練データに対して行ったデータ拡張と同じ方法で前記未知データに対してデータ拡張を行うことを特徴とする請求項1に記載の識別器。
- 前記識別部は、前記複数の疑似未知データを前記識別モデルに適用した結果の期待値に基づいてクラス分類を行うことを特徴とする請求項1又は2に記載の識別器。
- 前記識別部は、前記未知データを前記識別モデルに適用することなく、前記クラス分類を行うことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか一項に記載の識別器。
- 前記データ拡張部は、乱数を用いて前記未知データに対してデータ拡張を行うことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一項に記載の識別器。
- コンピュータを、
教師あり学習に基づく識別器であって、
識別の対象となる未知データに対してデータ拡張を行って複数の疑似未知データを生成するデータ拡張部と、
前記複数の疑似未知データを識別モデルに適用し、それらの結果を統合してクラス分類を行う識別部と、
を備えた識別器として機能させることを特徴とする識別プログラム。 - 教師あり学習に基づく識別方法であって、
識別の対象となる未知データに対してデータ拡張を行って複数の疑似未知データを生成するデータ拡張ステップと、
前記複数の疑似未知データを識別モデルに適用し、それらの結果を統合してクラス分類を行う識別ステップと、
を含むことを特徴とする識別方法。
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