JP2018533138A5 - - Google Patents
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Claims (12)
- 機械学習モデルのためのクラス間のトレーニングデータの平衡を変更する方法であって、
最も少数のメンバーをもつクラスの例の数と現在のクラスの例の数との比からファクタを決定することと、
前記現在のクラスで前記機械学習モデルをトレーニングする間、前記決定されたファクタに基づいて、前記現在のクラスに関連する、バックプロパゲーションプロセスの勾配を変更することとを備える、方法。 - 前記決定されたファクタに基づいて前記変更することが、前記決定されたファクタで前記勾配をスケーリングすることを備える、請求項１に記載の方法。
- 前記変更することが、前記最も少数のメンバーをもつ前記クラスの前記例のサンプリングに少なくとも部分的に基づいて前記勾配を選択的に適用することを備え、サンプリング確率は、前記決定されたファクタに基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
- 前記最も少数のメンバーをもつ前記クラスの前記サンプリングが、各トレーニングエポックから固定数の例を選択することによって行われる、請求項３に記載の方法。
- 前記サンプリングが、トレーニングエポック中の例の交換なしに行われる、請求項３に記載の方法。
- 機械学習モデルのためのクラス間のトレーニングデータの平衡を変更するための装置であって、
最も少数のメンバーをもつクラスの例の数と現在のクラスの例の数との比からファクタを決定するための手段と、
前記現在のクラスで前記機械学習モデルをトレーニングする間、前記決定されたファクタに基づいて、前記現在のクラスに関連する、バックプロパゲーションプロセスの勾配を変更するための手段とを備える、装置。 - 前記変更手段が備え、前記決定されたファクタに基づいて前記変更するための手段が、前記決定されたファクタで前記勾配をスケーリングするための手段を備える、請求項６に記載の装置。
- 前記変更手段が、前記最も少数のメンバーをもつ前記クラスの前記例のサンプリングに少なくとも部分的に基づいて前記勾配を選択的に適用するための手段を備え、サンプリング確率は、前記決定されたファクタに基づいて決定される、請求項６に記載の装置。
- 前記クラスの前記サンプリングが、各トレーニングエポックから固定数の例を選択することによって行われる、請求項８に記載の装置。
- 前記サンプリングが、トレーニングエポック中の例の交換なしに行われる、請求項８に記載の装置。
- メモリをさらに備え、
前記決定するための手段および前記変更するための手段が、前記メモリに結合された少なくとも１つのプロセッサを備える、請求項６に記載の装置。 - 機械学習モデルのためのクラス間のトレーニングデータの平衡を変更するための非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記非一時的コンピュータ可読媒体がそれに記録されたプログラムコードを有し、前記プログラムコードが、実行されると請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実施する、非一時的コンピュータ可読媒体。
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