JP7268368B2 - 学習装置、学習方法および学習プログラム - Google Patents
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Description
図1は、実施例1にかかる異常検出装置10を説明する図である。図1に示すように、異常検出装置10は、学習フェーズにおいて、GANにより生成器と識別器とを学習し、予測フェーズにおいて、学習済みの識別器を用いて、予測対象の画像データに対して異常検知を実行する学習装置の一例である。
図6は、実施例1にかかる異常検出装置10の機能構成を示す機能ブロック図である。図6に示すように、異常検出装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。
図9は、実施例1にかかる学習処理の流れを示すフローチャートである。図9に示すように、学習処理が指示されると、学習処理部30は、生成器と識別器を初期化する(S101)。
図10は、実施例1にかかる検出処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、検出処理が指示されると、検出部40は、保存された識別器を読み込む(S201)。続いて、検出部40は、対象データを識別器に入力して、対象データの異常を判定(識別)する(S202)。
上述したように、異常検出装置10は、例えば医療における検出したい異常データが正常データの分布から大きく外れたところには出現しないことに着目し、通常のGANによる生成器の学習に加えて、通常の学習とは逆に、識別器が正常に異常と識別できるような学習を一定の割合で組み込む。例えば、識別器は、学習が進むにつれて損失が増加した後、生成器の学習に追従していくので、損失が低下していく。その一方で、一定の割合で生成器の損失を発生させることで、生成器が生成するデータの分布が、正常データの分布から離れることになる。つまり、生成器が、正常データの分布の近くにある異常データを一定の割合で生成することができるので、識別器の学習範囲を拡張することができる。この結果、識別器の異常検知の能力低下を抑制することができる。
例えば、学習処理を終了するタイミングは、所定数以上の学習データを用いた学習が完了した時点や識別器の損失が閾値未満となった時点など、任意に設定することができる。また、医療用の画像データに限らず、不正侵入や危険物持ち込みなどを判定する各種分野に適用することができる。
例えば、学習処理部30は、10回に1回や、100回などと学習回数が予め設定されている場合には学習回数の1割などのように、任意に設定変更することができる。また、学習処理部30は、識別器の損失が上がった後に下がったタイミングで、上記データ1およびデータ2の生成を行って各学習を行うことができる。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
図14は、ハードウェア構成例を説明する図である。図14に示すように、異常検出装置10は、通信装置10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図14に示した各部は、バス等で相互に接続される。
11 通信部
12 記憶部
13 正常データDB
14 元情報DB
15 学習結果DB
20 制御部
30 学習処理部
31 生成器学習部
32 識別器学習部
40 検出部
Claims (8)
- 画像データを生成する生成器と、
本物の画像データと生成された画像データとを識別する識別器と、
学習過程において、前記識別器が前記識別器の識別誤差を最小化するように学習するとともに前記生成器が前記識別誤差を最大化するように学習する第1の学習段階と、前記第1の学習段階より後の学習段階であって、前記識別器が前記識別誤差を最小化するように学習するとともに前記生成器が前記識別誤差を最小化するように学習する第2の学習段階と、を実行する学習部と、
を有することを特徴とする学習装置。 - 前記生成器は、前記識別器に正常データと識別させるための第1の画像データを生成し、一定の割合で、前記識別器に異常データと識別させるための第2の画像データを生成し、
前記識別器は、前記生成器から入力される前記第1の画像データ、または、前記第2の画像データが、予め保持される正常データであるか否かを識別し、
前記学習部は、前記第1の画像データが生成された場合は、前記第1の学習段階を実行し、前記第2の画像データが生成された場合は、前記第2の学習段階を実行することを特徴とする請求項1に記載の学習装置。 - 前記第1の学習段階は、前記第1の画像データを異常データと識別するように前記識別器の学習を実行するとともに、前記識別器が前記第1の画像データを正常データと識別するように前記生成器の学習を実行する学習段階であり、
前記第2の学習段階は、前記第2の画像データを異常データと識別するように前記識別器の学習を実行するとともに、前記識別器が前記第2の画像データを異常データと識別するように前記生成器の学習を実行する学習段階であることを特徴とする請求項2に記載の学習装置。 - 前記画像データの生成元である種の空間に関し、第1の種を含む第1の領域と、前記第1の種の近傍に存在するが前記第1の領域に含まれない第2の種を含む第2の領域とを設定する設定部をさらに有し、
前記生成器は、前記第1の種を用いて、前記第1の画像データを生成し、前記第2の種を用いて、前記第2の画像データを生成することを特徴とする請求項2に記載の学習装置。 - 前記画像データの生成元である種の空間に関し、第1の種を含む第1の領域と、前記第1の種の近傍に存在するが前記第1の領域に含まれない第2の種を含む第2の領域とを設定し、前記正常データを前記第1の種として前記第1の領域に登録する設定部をさらに有し、
前記生成器は、前記第1の領域に含まれる前記正常データを用いて、前記第1の画像データを生成し、前記第2の種を用いて、前記第2の画像データを生成することを特徴とする請求項2に記載の学習装置。 - 学習済みの前記識別器に、識別対象の画像データを複数領域に分割して入力して、前記学習済みの前記識別器により異常が検出された場合に、前記学習済みの前記識別器が異常と示す領域を提示する検出部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の学習装置。
- 学習過程において、本物の画像データと生成された画像データとを識別する識別器が前記識別器の識別誤差を最小化するように学習するとともに、画像データを生成する生成器が前記識別誤差を最大化するように学習する第1の学習段階と、前記第1の学習段階より後の学習段階であって、前記識別器が前記識別誤差を最小化するように学習するとともに、前記生成器が前記識別誤差を最小化するように学習する第2の学習段階と、を実行する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする学習方法。 - 学習過程において、本物の画像データと生成された画像データとを識別する識別器が前記識別器の識別誤差を最小化するように学習するとともに、画像データを生成する生成器が前記識別誤差を最大化するように学習する第1の学習段階と、前記第1の学習段階より後の学習段階であって、前記識別器が前記識別誤差を最小化するように学習するとともに、前記生成器が前記識別誤差を最小化するように学習する第2の学習段階と、を実行する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習プログラム。
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