JP7279368B2 - 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 - Google Patents
学習方法、学習プログラムおよび学習装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7279368B2 JP7279368B2 JP2019006134A JP2019006134A JP7279368B2 JP 7279368 B2 JP7279368 B2 JP 7279368B2 JP 2019006134 A JP2019006134 A JP 2019006134A JP 2019006134 A JP2019006134 A JP 2019006134A JP 7279368 B2 JP7279368 B2 JP 7279368B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- learning
- training data
- data
- information
- extended
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/20—Ensemble learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
元教師データに含まれる非保存対象情報を基にして、前記元教師データをデータ拡張した複数の拡張教師データを生成し、
前記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生成し、
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生成される各中間特徴量が参照特徴量に類似するように、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。
元教師データに含まれる非保存対象情報を基にして、前記元教師データをデータ拡張した複数の拡張教師データを生成し、
前記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生成し、
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生成される各中間特徴量が参照特徴量に類似するように、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生成する特徴量生成部と、
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生成される各中間特徴量が参照特徴量に類似するように、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 通信部
120 入力部
130 表示部
140 記憶部
141 学習データベース
142 拡張訓練データテーブル
143 パラメータテーブル
144 参照特徴量データベース
150 制御部
150a 取得部
150b 拡張部
150c 特徴量生成部
150d 学習部
Claims (6)
- コンピュータが実行する学習方法であって、
元教師データに含まれる非保存対象情報を基にして、前記元教師データをデータ拡張した複数の拡張教師データを生成し、
前記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生成し、
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生成される各中間特徴量が、非保存対象が除かれた特徴量となる参照特徴量に類似するように、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。 - 前記拡張教師データを生成する処理は、前記非保存対象情報を基にしたダミー情報を生成し、生成したダミー情報を前記元教師データに追加することで、前記拡張教師データを生成することを特徴とする請求項1に記載の学習方法。
- 前記非保存対象情報は、個人を特定可能な情報であり、前記拡張教師データを生成する処理は、前記個人を特定可能な情報に類似する情報を、前記ダミー情報として生成することを特徴とする請求項2に記載の学習方法。
- 前記学習モデルから出力される複数の中間特徴量との誤差が小さくなるように更新された参照特徴量と、元教師データに対応する正解情報とを対応付けて保存する処理を更に実行することを特徴とする請求項1、2または3に記載の学習方法。
- コンピュータに、
元教師データに含まれる非保存対象情報を基にして、前記元教師データをデータ拡張した複数の拡張教師データを生成し、
前記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生成し、
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生成される各中間特徴量が、非保存対象が除かれた特徴量となる参照特徴量に類似するように、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。 - 元教師データに含まれる非保存対象情報を基にして、前記元教師データをデータ拡張した複数の拡張教師データを生成する拡張部と、
前記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生成する特徴量生成部と、
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生成される各中間特徴量が、非保存対象が除かれた特徴量となる参照特徴量に類似するように、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。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019006134A JP7279368B2 (ja) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 |
CN202010026938.6A CN111445021B (zh) | 2019-01-17 | 2020-01-10 | 学习方法、学习设备和计算机可读记录介质 |
EP20151397.5A EP3683734A1 (en) | 2019-01-17 | 2020-01-13 | Learning method, learning program, and learning apparatus |
US16/741,839 US11676030B2 (en) | 2019-01-17 | 2020-01-14 | Learning method, learning apparatus, and computer-readable recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019006134A JP7279368B2 (ja) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020115257A JP2020115257A (ja) | 2020-07-30 |
JP7279368B2 true JP7279368B2 (ja) | 2023-05-23 |
Family
ID=69159641
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019006134A Active JP7279368B2 (ja) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11676030B2 (ja) |
EP (1) | EP3683734A1 (ja) |
JP (1) | JP7279368B2 (ja) |
CN (1) | CN111445021B (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7163786B2 (ja) | 2019-01-17 | 2022-11-01 | 富士通株式会社 | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 |
EP3789924A1 (en) * | 2019-09-09 | 2021-03-10 | Robert Bosch GmbH | Stochastic data augmentation for machine learning |
CN113239205B (zh) * | 2021-06-10 | 2023-09-01 | 阳光保险集团股份有限公司 | 数据标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018028A (ja) | 2005-07-05 | 2007-01-25 | Takeshi Kamei | 情報保護システム、情報保護サーバ、情報保護方法、情報保護プログラム |
WO2015155896A1 (ja) | 2014-04-11 | 2015-10-15 | 株式会社 日立製作所 | サポートベクトルマシン学習システムおよびサポートベクトルマシン学習方法 |
JP2016031746A (ja) | 2014-07-30 | 2016-03-07 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2017174298A (ja) | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | ニューラルネットワークシステム、端末装置、管理装置およびニューラルネットワークにおける重みパラメータの学習方法 |
US20180211164A1 (en) | 2017-01-23 | 2018-07-26 | Fotonation Limited | Method of training a neural network |
WO2018167900A1 (ja) | 2017-03-16 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | ニューラルネットワーク学習装置、方法、およびプログラム |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9418331B2 (en) * | 2013-10-28 | 2016-08-16 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for tagging classes using supervised learning |
US11144889B2 (en) * | 2016-04-06 | 2021-10-12 | American International Group, Inc. | Automatic assessment of damage and repair costs in vehicles |
US10915808B2 (en) * | 2016-07-05 | 2021-02-09 | International Business Machines Corporation | Neural network for chemical compounds |
US10331974B2 (en) * | 2016-11-08 | 2019-06-25 | Nec Corporation | Action recognition system with landmark localization on objects in images using convolutional neural networks |
US10074038B2 (en) * | 2016-11-23 | 2018-09-11 | General Electric Company | Deep learning medical systems and methods for image reconstruction and quality evaluation |
US10943148B2 (en) * | 2016-12-02 | 2021-03-09 | Apple Inc. | Inspection neural network for assessing neural network reliability |
US10255681B2 (en) * | 2017-03-02 | 2019-04-09 | Adobe Inc. | Image matting using deep learning |
CN107169504B (zh) * | 2017-03-30 | 2019-06-18 | 湖北工业大学 | 一种基于扩展非线性核残差网络的手写字符识别方法 |
US10825167B2 (en) * | 2017-04-28 | 2020-11-03 | Siemens Healthcare Gmbh | Rapid assessment and outcome analysis for medical patients |
JP6897335B2 (ja) * | 2017-05-31 | 2021-06-30 | 富士通株式会社 | 学習プログラム、学習方法および物体検知装置 |
US11120337B2 (en) * | 2017-10-20 | 2021-09-14 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Self-training method and system for semi-supervised learning with generative adversarial networks |
US11263525B2 (en) | 2017-10-26 | 2022-03-01 | Nvidia Corporation | Progressive modification of neural networks |
US11250329B2 (en) | 2017-10-26 | 2022-02-15 | Nvidia Corporation | Progressive modification of generative adversarial neural networks |
JP7006401B2 (ja) * | 2018-03-13 | 2022-01-24 | 富士通株式会社 | 学習プログラム、学習方法および学習装置 |
JP7124404B2 (ja) * | 2018-04-12 | 2022-08-24 | 富士通株式会社 | 機械学習プログラム、機械学習方法および機械学習装置 |
US10388272B1 (en) * | 2018-12-04 | 2019-08-20 | Sorenson Ip Holdings, Llc | Training speech recognition systems using word sequences |
US11170761B2 (en) * | 2018-12-04 | 2021-11-09 | Sorenson Ip Holdings, Llc | Training of speech recognition systems |
JP7180393B2 (ja) * | 2019-01-11 | 2022-11-30 | 富士通株式会社 | 学習プログラム、学習装置及び学習方法 |
JP7163786B2 (ja) | 2019-01-17 | 2022-11-01 | 富士通株式会社 | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 |
US11475024B2 (en) * | 2019-10-18 | 2022-10-18 | Splunk Inc. | Anomaly and outlier explanation generation for data ingested to a data intake and query system |
-
2019
- 2019-01-17 JP JP2019006134A patent/JP7279368B2/ja active Active
-
2020
- 2020-01-10 CN CN202010026938.6A patent/CN111445021B/zh active Active
- 2020-01-13 EP EP20151397.5A patent/EP3683734A1/en active Pending
- 2020-01-14 US US16/741,839 patent/US11676030B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018028A (ja) | 2005-07-05 | 2007-01-25 | Takeshi Kamei | 情報保護システム、情報保護サーバ、情報保護方法、情報保護プログラム |
WO2015155896A1 (ja) | 2014-04-11 | 2015-10-15 | 株式会社 日立製作所 | サポートベクトルマシン学習システムおよびサポートベクトルマシン学習方法 |
JP2016031746A (ja) | 2014-07-30 | 2016-03-07 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2017174298A (ja) | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | ニューラルネットワークシステム、端末装置、管理装置およびニューラルネットワークにおける重みパラメータの学習方法 |
US20180211164A1 (en) | 2017-01-23 | 2018-07-26 | Fotonation Limited | Method of training a neural network |
WO2018167900A1 (ja) | 2017-03-16 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | ニューラルネットワーク学習装置、方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111445021A (zh) | 2020-07-24 |
US20200234139A1 (en) | 2020-07-23 |
EP3683734A1 (en) | 2020-07-22 |
CN111445021B (zh) | 2024-03-22 |
US11676030B2 (en) | 2023-06-13 |
JP2020115257A (ja) | 2020-07-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7279368B2 (ja) | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 | |
TW202111613A (zh) | 評估材料機械性質的機器學習技術 | |
Langan et al. | Cluster validation for unsupervised stochastic model-based image segmentation | |
JP7163786B2 (ja) | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 | |
Yin et al. | Joint multi-leaf segmentation, alignment, and tracking for fluorescence plant videos | |
JP7172612B2 (ja) | データ拡張プログラム、データ拡張方法およびデータ拡張装置 | |
US10467221B2 (en) | Software function verification system and software function verification method | |
CN115292728A (zh) | 一种基于生成对抗网络的图像数据隐私保护方法 | |
US6493864B1 (en) | Integrated circuit block model representation hierarchical handling of timing exceptions | |
CN114461906A (zh) | 一种聚焦于用户核心兴趣的序列推荐方法及装置 | |
WO2022029852A1 (ja) | 機械学習プログラム、機械学習方法および情報処理装置 | |
de Croon et al. | Comparing active vision models | |
CN111696180A (zh) | 一种虚拟仿真人的生成方法、系统、装置和存储介质 | |
JP4607943B2 (ja) | セキュリティレベル評価装置およびセキュリティレベル評価プログラム | |
JP7230521B2 (ja) | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 | |
Shao | Toward a structured approach to simulation-based engineering design under uncertainty | |
JP7156049B2 (ja) | 学習方法、学習プログラムおよび学習装置 | |
WO2024013847A1 (ja) | 学習装置、学習方法、およびプログラム | |
JP3889716B2 (ja) | 評価装置および評価プログラム | |
US20090024377A1 (en) | System and Method for Modeling Semiconductor Devices Using Pre-Processing | |
US20030188275A1 (en) | System and method of preventing the simulation of a circuit if a change to the circuit topology is detected | |
WO2021111831A1 (ja) | 情報処理方法、情報処理システム及び情報処理装置 | |
El-Emary et al. | On the application of genetic algorithms in finger prints registration | |
Marcheix et al. | A persistent naming system based on graph transformation rules | |
Allani et al. | Colored Petri net model for secure document management in business process systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211007 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220809 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220823 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221012 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221129 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221219 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230411 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230424 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7279368 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |