JPWO2021059527A5 - 学習装置、学習方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

上記の課題を解決するため、本発明の一つの観点は、学習用データセットを用いて学習を行う学習装置であって、
前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
前記学習装置は、
前記学習用データセットを供給するデータセット供給手段と、
供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力する認識手段と、
前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出する交差行列算出手段と、
前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出する認識損失算出手段と、
前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する更新手段と、
を備える。

本発明の他の観点は、学習用データセットを用いた学習方法であって、
前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
前記学習方法は、
前記学習用データセットを供給し、
認識手段により、供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力し、
前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出し、
前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出し、
前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する。

本発明のさらにほかの観点は、学習用データセットを用いた学習処理のプログラムであって、
前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
前記プログラムは、
前記学習用データセットを供給し、
認識手段により、供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力し、
前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出し、
前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出し、
前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する学習処理をコンピュータに実行させる。

Claims (7)

1. 学習用データセットを用いて学習を行う学習装置であって、
   前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
   認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
   前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
   前記学習装置は、
   前記学習用データセットを供給するデータセット供給手段と、
   供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力する認識手段と、
   前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出する交差行列算出手段と、
   前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出する認識損失算出手段と、
   前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する更新手段と、
   を備える学習装置。
2. 前記交差行列算出手段は、前記学習用データセット中の認識対象データが各部分データセットに属する割合である第１の事前分布と、前記部分データセットに含まれる各カテゴリーの割合である第２の事前分布と、前記部分データセットの各々について割り当てられている前記責任範囲を示す符号と、に基づいて前記交差行列を算出する請求項１に記載の学習装置。
3. 前記第１の事前分布を前記学習用データセットから推定する第１の推定手段と、
   前記第２の事前分布を前記学習用データセットから推定する第２の推定手段と、
   を備える請求項２に記載の学習装置。
4. 前記交差行列算出手段は、前記第１の事前分布、前記第２の事前分布及び前記責任範囲を示す符号を用いて遷移行列を算出し、当該遷移行列の逆行列を用いて前記交差行列を算出する請求項２又は３に記載の学習装置。
5. 前記認識損失算出手段は、前記学習用データセットに含まれる全ての認識対象データに対する認識結果と、前記認識対象とする全てのカテゴリーとの間の損失を、前記交差行列の要素を重みとして重み付け加算して前記認識損失を算出する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の学習装置。
6. 学習用データセットを用いた学習方法であって、
   前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
   認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
   前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
   前記学習方法は、
   前記学習用データセットを供給し、
   認識手段により、供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力し、
   前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出し、
   前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出し、
   前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する学習方法。
7. 学習用データセットを用いた学習処理のプログラムであって、
   前記学習用データセットは、認識対象とする全てのカテゴリーの少なくとも一部が責任範囲として割り当てられた複数の部分データセットを含み、
   認識対象とする全てのカテゴリーが前記複数の部分データセットのいずれかに割り当てられており、
   前記部分データセットに含まれる各認識対象データには、当該部分データセットに割り当てられた前記責任範囲に属するカテゴリーのいずれか、又は、当該認識対象のカテゴリーが当該部分データセットの責任範囲に属さないことを示す正解データが付与されており、
   前記プログラムは、
   前記学習用データセットを供給し、
   認識手段により、供給された学習用データセット中の認識対象データに対する認識結果を出力し、
   前記学習用データセットに基づいて交差行列を算出し、
   前記認識結果、前記交差行列、及び、前記認識対象データに付与されている正解データを用いて認識損失を算出し、
   前記認識損失に基づいて前記認識手段のパラメータを更新する学習処理をコンピュータに実行させるプログラム。