JP2020046883A - 分類装置、分類方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
(S1)学習データと類似したデータを生成する生成モデルにより擬似データを生成する。
(S2)学習データと擬似データを実在クラスと擬似クラスに正確に分類するように分類モデルを学習する。
(S3)学習データを各教師ラベルのクラスに正確に分類するように分類モデルを学習する。
(S4)擬似データが学習データと類似するように生成モデルを学習する。
図1は、第1の実施形態にかかる分類装置100の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、分類装置100は、生成部101と、学習部102と、分類部103と、出力制御部104と、記憶部121と、を備えている。
第2の実施形態の分類装置は、既知の分類クラスから新たなクラスが派生する可能性がある場合に、新たなクラスを想定した擬似データを生成することで、新しく派生したクラスを高精度で提示する。
101、101−2 生成部
102 学習部
103 分類部
104 出力制御部
121 記憶部
Claims (8)
- 学習データと特徴量が類似する擬似データを生成する生成部と、
前記擬似データを分類するための擬似クラスおよび前記擬似クラス以外の複数の分類クラスのいずれかにデータを分類する、ニューラルネットワークにより構築される分類モデルを、前記学習データと前記擬似データを用いて学習する学習部と、
分類の対象となる入力データを、前記分類モデルを用いて前記擬似クラスおよび複数の前記分類クラスのいずれかに分類する分類部と、
前記擬似クラスに分類された前記入力データが、複数の前記分類クラスのいずれにも属さないデータであることを示す情報を出力する出力制御部と、
を備える分類装置。 - 前記学習部は、前記学習データを前記分類クラスのいずれかに分類し、前記擬似データを前記擬似クラスに分類する誤差を表す第1損失基準と、前記学習データを教師ラベルと同じ前記分類クラスに分類する誤差を表す第2損失基準と、に基づいて前記分類モデルを学習する、
請求項1に記載の分類装置。 - 前記生成部は、ニューラルネットワークにより構築される、前記擬似データを生成する生成モデルを、前記擬似データと前記学習データの違いを表す第3損失基準に基づいて学習し、学習した前記生成モデルを用いて前記擬似データを生成する、
請求項1に記載の分類装置。 - 前記第3損失基準は、前記学習データの特徴量の平均値と、前記擬似データの特徴量の平均値と、の差が小さいほど値が小さくなる基準を示す、
請求項3に記載の分類装置。 - 前記生成部は、さらに、前記学習データおよび生成した前記擬似データの少なくとも一方を変換した加工擬似データを生成し、
前記学習部は、前記擬似データと前記加工擬似データとを前記擬似クラスに分類するように前記分類モデルを学習する、
請求項1に記載の分類装置。 - 前記生成部は、学習の回数に応じて前記加工擬似データの生成量を変化させる、
請求項5に記載の分類装置。 - 学習データと特徴量が類似する擬似データを生成する生成ステップと、
前記擬似データを分類するための擬似クラスおよび前記擬似クラス以外の複数の分類クラスのいずれかにデータを分類する、ニューラルネットワークにより構築される分類モデルを、前記学習データと前記擬似データを用いて学習する学習ステップと、
分類の対象となる入力データを、前記分類モデルを用いて前記擬似クラスおよび複数の前記分類クラスのいずれかに分類する分類ステップと、
前記擬似クラスに分類された前記入力データが、複数の前記分類クラスのいずれにも属さないデータであることを示す情報を出力する出力制御ステップと、
を含む分類方法。 - コンピュータを、
学習データと特徴量が類似する擬似データを生成する生成部と、
前記擬似データを分類するための擬似クラスおよび前記擬似クラス以外の複数の分類クラスのいずれかにデータを分類する、ニューラルネットワークにより構築される分類モデルを、前記学習データと前記擬似データを用いて学習する学習部と、
分類の対象となる入力データを、前記分類モデルを用いて前記擬似クラスおよび複数の前記分類クラスのいずれかに分類する分類部と、
前記擬似クラスに分類された前記入力データが、複数の前記分類クラスのいずれにも属さないデータであることを示す情報を出力する出力制御部と、
として機能させるためのプログラム。
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