JP7234100B2 - 学習データ拡張方法、および学習データ生成装置 - Google Patents
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Description
(学習データ生成装置10)
まず、本実施形態に係る学習データ拡張方法を実現する学習データ生成装置10の構成について述べる。本実施形態に係る学習データ生成装置10は、教師あり学習において用いられる学習データを生成する装置である。ここで、教師あり学習とは、入力データ(学習データ)と当該入力データに対する正解データ(教師データ)のセットをコンピュータに与え、コンピュータに両者の対応を学習させる手法を指す。図1は、本実施形態に係る学習データ生成装置10の機能構成例を示す図である。図1に示すように、本実施形態に係る学習データ生成装置10は、学習部110、生成部120、および記憶部130を備えてもよい。
次に、本実施形態に係る学習データ拡張方法について詳細に説明する。本実施形態に係る学習データ拡張方法は、時間の進行に沿って取得されるセンサデータを学習データとした教師あり学習を行う場合において、有用な学習データを効率的に拡張するための手法である。
次に、本実施形態に係る学習データ生成装置10を用いたノイズ反映データ生成の流れについて詳細に説明する。図7は、本実施形態に係るノイズ反映データ生成の流れを示すフローチャートである。なお、図7では、第1の拡張方法と第2の拡張方法とに共通の処理の流れが示されている。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
Claims (10)
- プロセッサが、
第1の方式により時間の進行に沿って取得される第1のセンサデータを教師データとし、前記第1の方式と比較してノイズの影響が少ない第2の方式により前記第1のセンサデータの取得期間と同期間に取得された第2のセンサデータ、を学習データとする、第1の学習を行うことと、
前記第1の学習により生成された学習済みモデルと、前記第2のセンサデータとを用いて、前記第1のセンサデータに発生し得るノイズの特徴が反映されたセンサデータであるノイズ反映データを生成することと、
を含み、
前記ノイズ反映データは、前記第2のセンサデータを教師データとする第2の学習において、学習データとして用いられる、
学習データ拡張方法。 - 前記第1の学習を行うことは、取得された前記第1のセンサデータのうち、ノイズが少ない前記第1のセンサデータを教師データとして、前記ノイズが少ない前記第1のセンサデータの特徴を学習する前記第1の学習を行うこと、をさらに含み、
前記ノイズ反映データを生成することは、取得された前記第1のセンサデータのうち、ノイズの大きい前記第1のセンサデータの取得期間と同期間に取得された前記第2のセンサデータを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データと、前記ノイズの大きい前記第1のセンサデータとの差分から抽出したノイズデータを用いて、前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
請求項1に記載の学習データ拡張方法。 - 前記ノイズ反映データを生成することは、前記第2のセンサデータを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データに前記ノイズデータを付加することで前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
請求項2に記載の学習データ拡張方法。 - 前記ノイズ反映データを生成することは、前記第2のセンサデータの分布に係る知見に基づいて前記第2のセンサデータを変形した変形データを前記学習済みモデルに入力して得られた出力データに前記ノイズデータを付与することで、前記ノイズ反映データを生成すること、をさらに含む、
請求項3に記載の学習データ拡張方法。 - 前記第1のセンサデータおよび前記第2のセンサデータは、被験者の生命兆候を示すバイタルデータを含む、
請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の学習データ拡張方法。 - 前記第1の方式は、前記被験者と接触することが予想される少なくとも2つの電極を用いて心電波形を前記第1のセンサデータとして取得する方式であり、
前記第2の方式は、前記被験者の皮膚に装着された少なくとも2つの電極を用いて心電波形を前記第2のセンサデータとして取得する方式である、
請求項5に記載の学習データ拡張方法。 - 前記被験者は、移動体を運転する運転手である、
請求項5または請求項6のうちいずれか一項に記載の学習データ拡張方法。 - 第1の方式により時間の進行に沿って取得される第1のセンサデータを教師データとし、前記第1の方式と比較してノイズの影響が少ない第2の方式により前記第1のセンサデータの取得期間と同期間に取得された第2のセンサデータ、を学習データとする、第1の学習を行う学習部と、
前記第1の学習により生成された学習済みモデルと、前記第2のセンサデータとを用いて、前記第1のセンサデータに発生し得るノイズの特徴が反映されたセンサデータであるノイズ反映データを生成する生成部と、
を含み、
前記ノイズ反映データは、前記第2のセンサデータを教師データとする第2の学習において、学習データとして用いられる、
学習データ生成装置。 - プロセッサが、
異なる2つのセンサデータの差分に基づきノイズデータを生成することと、
前記ノイズデータを任意のセンサデータに付与することにより機械学習に用いられる学習データを生成することと、
を含む、
学習データ拡張方法。 - 異なる2つのセンサデータの差分に基づきノイズデータを生成し、前記ノイズデータを任意のセンサデータに付与することにより機械学習に用いられる学習データを生成する生成部、
を備える、
学習データ生成装置。
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JP2019208018A JP7234100B2 (ja) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 学習データ拡張方法、および学習データ生成装置 |
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Citations (3)
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JP2013212311A (ja) | 2012-04-03 | 2013-10-17 | Denso Corp | 車両用心電計測装置 |
WO2019216378A1 (ja) | 2018-05-09 | 2019-11-14 | 国立大学法人京都大学 | 演算装置、検知装置、演算方法、及び、コンピュータプログラム |
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Title |
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HARADA, Shota et al.,"Biosignal Data Augmentation Based on Generative Adversarial Networks.",2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),IEEE Xplore[online],2018年10月,p.368-371,[2023年01月30日検索],インターネット<URL:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8512396>,DOI: 10.1109/EMBC.2018.8512396 |
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