JP2020035042A - データ判定装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の一実施形態におけるデータ判定装置12が組み込まれたデータ判定システム10の全体構成図である。データ判定システム10は、走行中の四輪自動車(以下、車両16という)から収集したプローブデータに対して所望の処理を実行し、車両16の状態を判定又は診断するサービスを提供可能に構成されるシステムである。
この実施形態におけるデータ判定システム10は、以上のように構成される。続いて、データ判定システム10の概略的な動作について、図1を参照しながら説明する。
先ず、車両16は、自車に搭載された各種センサからデータを逐次取得し、蓄積されたプローブデータをデータ判定装置12に向けて定期的又は不定期に送信する。そうすると、データ判定装置12は、中継機器40、ネットワークNW及び通信部20を介して、車両16からのプローブデータを取得する。ストレージ装置14は、データ判定装置12からプローブデータを受け取り、車両情報DB36のデータを追加・更新する。
次いで、図示しないディーラーは、ディーラー端末18を用いて、販売店に持ち込まれた車両16の状態に関する判定・診断を要求する操作を行う。そうすると、データ判定装置12は、ディーラー端末18からの要求指令を受け付け、車両情報DB36の中から判定対象となるデータ(以下、判定対象データD1という)を読み出し、判定対象データD1に対して所望の判定処理を行う。
次いで、データ判定装置12は、上記の判定処理により得られた判定結果データD2をディーラー端末18に向けて送信する。そうすると、ディーラー端末18は、通信部20、ネットワークNW及び中継機器42を介して、データ判定装置12からの判定結果データD2を取得する。ディーラーは、ディーラー端末18により表示された判定結果を確認することで、車両16の状態を把握することができる。
<判定処理の詳細>
図2は、図1に示す制御部22の判定処理に関わる機能ブロック図である。本図では、自己符号化器28及び判定処理部30の具体的構成を示している。
図3は、図1に示す制御部22の学習処理に関わる機能ブロック図である。本図では、学習処理部32及び自己符号化器28の具体的構成を示している。なお、自己符号化器28に関しては、図2で既に述べたので、その説明を省略する。
図7は、自己符号化器28の学習過程を示す模式図である。図7(a)は学習の終了時における理想的な判定状態、図7(b)は比較例における恒等変換曲線の更新結果、図7(c)は実施例における恒等変換曲線の更新結果をそれぞれ示す。
以上のように、データ判定装置12は、データ母集団D4に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて再構成誤差に重み付けして学習誤差LEを算出する学習誤差算出部62を備えるので、現時点の学習進度において各々の標本データが学習誤差LEに与える影響度のバランスを適応的に調整可能となる。つまり、標本データ毎の乗数を適切に定めることで、データ母集団D4に対する過学習が抑制されるとともに、標本データのばらつきに対する頑健性が高くなる。これにより、自己符号化器28に対して学習を行う際、データ母集団D4に統計的な偏りが生じる場合であっても、学習速度及び判定精度の低下を抑制することができる。
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。あるいは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
Claims (9)
- 複数の変数からなる多変量データを取得してデータ母集団を形成するデータ取得部と、
多変量データの入力に対して、学習パラメータ群により定められる次元圧縮処理及び次元復元処理を順次実行することで、入力の次元数に等しい多変量データを出力する自己符号化器と、
前記自己符号化器における多変量データの入出力差の大きさを示す再構成誤差を前記データ母集団の標本データ毎に求め、標本データ毎の前記再構成誤差を用いて前記データ母集団に対する学習誤差を算出する学習誤差算出部と、
前記学習誤差算出部により算出された前記学習誤差が小さくなるように前記学習パラメータ群を更新するパラメータ更新部と、
を備え、
前記学習誤差算出部は、前記データ母集団に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて前記再構成誤差に重み付けして前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項1に記載のデータ判定装置において、
前記学習誤差算出部は、前記再構成誤差が閾値よりも大きい標本データの乗数を、前記データ母集団全体における乗数の平均値よりも小さくなるように定め、前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項2に記載のデータ判定装置において、
前記学習誤差算出部は、前記データ母集団における前記再構成誤差の統計量から前記閾値を設定し、前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項2又は3に記載のデータ判定装置において、
前記学習誤差算出部は、前記再構成誤差が前記閾値よりも大きい標本データの乗数をゼロ値に定め、前記再構成誤差が前記閾値以下である標本データの乗数をゼロ値よりも大きい一律の正値に定めることを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項1〜3のいずれか1項に記載のデータ判定装置において、
前記学習誤差算出部は、前記再構成誤差が大きくなるにつれて乗数が小さくなるルールに従って標本データ毎の乗数を定め、前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項1〜5のいずれか1項に記載のデータ判定装置において、
前記学習誤差算出部は、前記多変量データの提供元又は提供環境を示すメタデータに応じて、標本データ毎の乗数の設定方法を変更することを特徴とするデータ判定装置。 - 請求項1〜6のいずれか1項に記載のデータ判定装置において、
前記データ取得部による取得、前記学習誤差算出部による算出、及び前記パラメータ更新部による更新を順次繰り返すミニバッチ学習を行うことを特徴とするデータ判定装置。 - 複数の変数からなる多変量データを取得してデータ母集団を形成する取得ステップと、
多変量データの入力に対して、学習パラメータ群により定められる次元圧縮処理及び次元復元処理を順次実行することで、入力の次元数に等しい多変量データを出力する処理ステップと、
前記処理ステップにおける多変量データの入出力差の大きさを示す再構成誤差を前記データ母集団の標本データ毎に求め、標本データ毎の前記再構成誤差を用いて前記データ母集団に対する学習誤差を算出する算出ステップと、
算出された前記学習誤差が小さくなるように前記学習パラメータ群を更新する更新ステップと、
を1つ又は複数のコンピュータが実行し、
前記算出ステップでは、前記データ母集団に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて前記再構成誤差に重み付けして前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定方法。 - 複数の変数からなる多変量データを取得してデータ母集団を形成する取得ステップと、
多変量データの入力に対して、学習パラメータ群により定められる次元圧縮処理及び次元復元処理を順次実行することで、入力の次元数に等しい多変量データを出力する処理ステップと、
前記処理ステップにおける多変量データの入出力差の大きさを示す再構成誤差を前記データ母集団の標本データ毎に求め、標本データ毎の前記再構成誤差を用いて前記データ母集団に対する学習誤差を算出する算出ステップと、
算出された前記学習誤差が小さくなるように前記学習パラメータ群を更新する更新ステップと、
を1つ又は複数のコンピュータに実行させ、
前記算出ステップでは、前記データ母集団に応じて定められた標本データ毎の乗数を用いて前記再構成誤差を重み付けして前記学習誤差を算出することを特徴とするデータ判定プログラム。
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石井 良尚: "識別に悪影響を及ぼす変数の推定・影響排除が可能なAutoencoderベース識別器の提案", 第80回(平成30年)全国大会講演論文集(2) 人工知能と認知科学, JPN6021021714, 22 March 2018 (2018-03-22), ISSN: 0004524343 * |
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