JP7163786B2 - 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 - Google Patents
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Description
元教師データをデータ拡張することで生成される複数の拡張教師データを学習モデルに入力し、
前記学習モデルに前記複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力することで算出される複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する
処理を実行することを特徴とする学習方法。
元教師データをデータ拡張することで生成される複数の拡張教師データを学習モデルに入力し、
前記学習モデルに前記複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力することで算出される複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する
処理を実行させることを特徴とする学習プログラム。
前記複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する学習部と
を有することを特徴とする学習装置。
110,210 通信部
120,220 入力部
130,230 表示部
140,240 記憶部
140a,240a 学習データテーブル
140b,240b 拡張訓練データテーブル
140c,240c パラメータテーブル
150 制御部
150a,250a 取得部
150b,250b 拡張部
150c,250c 特徴量生成部
150d,250d 学習部
240d 参照特徴量テーブル
Claims (6)
- コンピュータが実行する学習方法であって、
元教師データをデータ拡張することで生成される複数の拡張教師データを学習モデルに入力し、
前記学習モデルに前記複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力することで算出される複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する
処理を実行することを特徴とする学習方法。 - 前記学習する処理は、前記同一の元教師データからデータを拡張された複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力して、前記学習モデルの下位層から出力されるそれぞれの中間特徴量の分散を算出し、前記分散が小さくなるように、前記学習モデルのパラメータを学習することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- 前記学習する処理は、前記同一の元教師データからデータを拡張された複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力して、前記学習モデルの下位層から出力されるそれぞれの中間特徴量と、前記複数の拡張教師データを生成する際に用いた元教師データに対応する参照特徴量とが類似するように、前記学習モデルのパラメータおよび前記参照特徴量を学習することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- 前記学習する処理は、前記同一の元教師データからデータを拡張された複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力して、前記学習モデルの下位層から出力されるそれぞれの中間特徴量の分布と、前記複数の拡張教師データを生成する際に用いた元教師データに対応する参照特徴量とが類似するように、前記学習モデルのパラメータおよび前記参照特徴量を学習することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- コンピュータに、
元教師データをデータ拡張することで生成される複数の拡張教師データを学習モデルに入力し、
前記学習モデルに前記複数の拡張教師データを前記学習モデルに入力することで算出される複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する
処理を実行させることを特徴とする学習プログラム。 - 元教師データをデータ拡張することで生成される複数の拡張教師データを学習モデルに入力して、複数の中間特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の中間特徴量に関して、同一の元教師データからデータ拡張された複数の拡張教師データから算出される各中間特徴量が類似するように、前記学習モデルのパラメータを学習する学習部と
を有することを特徴とする学習装置。
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