JP2021125003A5

JP2021125003A5 -

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Publication number: JP2021125003A5
Application number: JP2020018575A
Authority: JP
Filing date: 2020-02-06
Publication date: 2022-07-27
Anticipated expiration: 2040-02-06

Description

教師信号の取得処理は、上方画像を受け付けた場合に行われてもよいし、記憶部２０２に上方画像が保存されてから一定時間経過した後に複数の上方画像について一括して行われてもよいし、ユーザの要求を受け付けた場合に行われてもよい。

ａ’は係数ａの値域の最大値を表し、例えば、式（６）で算出される値をａ’とすることで、係数ａを０からａ’の間でランダムに変化させながら複数の生成対象ベクトルを生成することが可能となる。また、上記では距離に応じて生成対象ベクトルの位置を変化させる例を説明したが、距離に応じて生成対象ベクトルの生成数を変化させてもよい。

Claims

演算装置、前記演算装置に接続される記憶装置、および前記演算装置に接続されるインターフェースを有し、任意の事象を識別する識別器を生成する計算機であって、
第１入力データおよび第１教師データから構成される学習データを格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される前記学習データを用いて、前記識別器を生成するための学習処理を実行する学習部と、
前記学習データを生成する生成部と、を備え、
前記生成部は、
前記記憶部に格納される前記学習データの前記第１入力データを用いて前記識別器が扱う特徴量ベクトルを算出し、
前記学習データの前記特徴量ベクトルに基づいて、前記特徴量ベクトルがなす特徴量空間における前記学習データの分布を分析することによって、前記特徴量空間における前記識別器の識別結果が変化する境界を特定し、
前記境界の近傍に存在する前記学習データである代表学習データの前記特徴量ベクトルを用いて第１疑似入力データを生成し、
前記第１疑似入力データと、前記代表学習データの前記第１教師データとから構成される新規学習データを生成し、前記記憶部に格納することを特徴とする計算機。
請求項１に記載の計算機であって、
前記生成部は、
前記特徴量空間における前記学習データの分布の分析結果に基づいて、前記学習データが疎な領域を特定し、
前記特定された領域に含まれる前記特徴量ベクトルを用いて第２疑似入力データを生成し、
前記第２疑似入力データと、前記特定された領域に含まれる前記学習データの前記第１教師データとから構成される新規学習データを生成し、前記記憶部に格納することを特徴とする計算機。
請求項１に記載の計算機であって、
前記記憶部は、第２入力データおよび第２教師データから構成される評価データを格納し、
前記計算機は、前記記憶部に格納される前記評価データを用いて前記識別器を評価する評価部を備え、
前記生成部は、
前記評価データの前記第２入力データを用いて前記特徴量ベクトルを算出し、
前記評価データの前記特徴量ベクトルに基づいて、前記特徴量空間における前記評価データの分布を分析することによって、前記評価データが疎な領域を特定し、
前記特定された領域に含まれる前記特徴量ベクトルを用いて第２疑似入力データを生成し、
前記第２疑似入力データと、前記特定された領域に含まれる前記評価データの前記第２教師データとから構成される新規評価データを生成し、前記記憶部に格納することを特徴とする計算機。
請求項１に記載の計算機であって、
前記第１疑似入力データは、前記特徴量空間における前記代表学習データの近傍に位置する前記特徴量ベクトルに基づいて生成されることを特徴とする計算機。
請求項１に記載の計算機であって、
前記記憶部は、第２入力データおよび第２教師データから構成される評価データを格納
し、
前記計算機は、前記記憶部に格納される前記評価データを用いて前記識別器を評価する評価部を備え、
前記学習部は、第１識別器を生成した後に、前記生成部によって生成された前記学習データが前記記憶部に格納された場合、再度、前記学習処理を実行することによって第２識別器を生成し、
前記評価部は、
前記評価データの前記第２入力データを、前記第１識別器および前記第２識別器に入力して得られた出力値と前記評価データの前記第２教師データとを比較することによって、前記第１識別器および前記第２識別器の前記評価データに対する識別結果を取得し、前記記憶部に格納し、
前記第１識別器および前記第２識別器の前記評価データに対する識別結果に基づいて、前記評価データに対する識別結果の変化を分析し、
前記評価データに対する識別結果の変化の分析結果に基づいて、前記第１識別器および前記第２識別器のいずれを採用するかを決定することを特徴とする計算機。
請求項５に記載の計算機であって、
前記評価データに対する識別結果の変化の分析結果を提示するための表示情報を生成し、出力する出力部を備えることを特徴とする計算機。
計算機が実行する、任意の事象を識別する識別器の学習方法であって、
前記計算機は、演算装置、前記演算装置に接続される記憶装置、および前記演算装置に接続されるインターフェースを有し、
前記記憶装置には、第１入力データおよび第１教師データから構成される学習データが格納され、
前記識別器の学習方法は、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納される前記学習データを用いて前記識別器を生成するための学習処理を実行する第１のステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納される前記学習データを用いて新規学習データを生成し、前記記憶装置に前記新規学習データを格納する第２のステップと、を含み、
前記第２のステップは、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納される前記学習データの前記第１入力データを用いて前記識別器が扱う特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記演算装置が、前記学習データの前記特徴量ベクトルに基づいて、前記特徴量ベクトルがなす特徴量空間における前記学習データの分布を分析することによって、前記特徴量空間における前記識別器の識別結果が変化する境界を特定するステップと、
前記演算装置が、前記境界の近傍に存在する前記学習データである代表学習データの前記特徴量ベクトルを用いて第１疑似入力データを生成するステップと、
前記演算装置が、前記第１疑似入力データと、前記代表学習データの前記第１教師データとから構成される前記新規学習データを生成するステップと、を含むことを特徴とする識別器の学習方法。
請求項７に記載の識別器の学習方法であって、
前記第２のステップは、
前記演算装置が、前記特徴量空間における前記学習データの分布の分析結果に基づいて、前記学習データが疎な領域を特定するステップと、
前記演算装置が、前記特定された領域に含まれる前記特徴量ベクトルを用いて第２疑似入力データを生成するステップと、
前記演算装置が、前記第２疑似入力データと、前記特定された領域に含まれる前記学習データの前記第１教師データとから構成される新規学習データを生成するステップと、を
含むことを特徴とする識別器の学習方法。
請求項７に記載の識別器の学習方法であって、
前記記憶装置には、第２入力データおよび第２教師データから構成される評価データが格納され、
前記識別器の学習方法は、
前記演算装置が、前記評価データの前記第２入力データを用いて前記特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記演算装置が、前記評価データの前記特徴量ベクトルに基づいて、前記特徴量空間における前記評価データの分布を分析することによって、前記評価データが疎な領域を特定するステップと、
前記演算装置が、前記特定された領域に含まれる前記特徴量ベクトルを用いて第２疑似入力データを生成するステップと、
前記演算装置が、前記第２疑似入力データと、前記特定された領域に含まれる前記評価データの前記第２教師データとから構成される新規評価データを生成し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納される前記評価データを用いて前記識別器を評価するステップと、を含むことを特徴とする識別器の学習方法。
請求項７に記載の識別器の学習方法であって、
前記第１疑似入力データは、前記特徴量空間における前記代表学習データの近傍に位置する前記特徴量ベクトルに基づいて生成されることを特徴とする識別器の学習方法。
請求項７に記載の識別器の学習方法であって、
前記記憶装置は、第２入力データおよび第２教師データから構成される評価データを格納し、
前記識別器の学習方法は、
前記演算装置が、第１識別器を生成した後に、前記新規学習データが前記記憶装置に格納された場合、再度、前記学習処理を実行することによって、第２識別器を生成するステップと、
前記演算装置が、前記評価データの前記第２入力データを、前記第１識別器および前記第２識別器に入力して得られた出力値と前記評価データの前記第２教師データとを比較することによって、前記第１識別器および前記第２識別器の前記評価データに対する識別結果を取得するステップと、
前記演算装置が、前記第１識別器および前記第２識別器の前記評価データに対する識別結果に基づいて、前記評価データに対する識別結果の変化を分析するステップと、
前記演算装置が、前記評価データに対する識別結果の変化の分析結果に基づいて、前記第１識別器および前記第２識別器のいずれを採用するかを決定するステップと、を含むことを特徴とする識別器の学習方法。
請求項１１に記載の識別器の学習方法であって、
前記演算装置が、前記評価データに対する識別結果の変化の分析結果を提示するための表示情報を生成し、出力するステップを含むことを特徴とする識別器の学習方法。
請求項１乃至請求項６のいずれかの一項に記載の計算機と、前記計算機によって生成された識別器を用いた分析を行う分析装置とを備えることを特徴とする分析システム。