JPWO2021079458A5 - - Google Patents
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 4
- 238000013140 knowledge distillation Methods 0.000 claims 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims 1
Claims (5)
- コンピュータが実行する検出方法であって、
第１クラスおよび第２クラスに対応する複数の訓練データを用いて、監視対象となる運用モデルを訓練し、
前記運用モデルの知識蒸留を基にして、前記第１クラスの領域と前記第２クラスの領域との決定境界から運用データまでの距離を算出するインスペクターモデルを訓練することで、前記インスペクターモデルに、前記決定境界を学習させ、
前記複数の訓練データおよび複数の運用データを前記インスペクターモデルに入力した結果を基にして、データの傾向の時間変化に起因する前記運用モデルの出力結果の変化を検出する
処理を実行することを特徴とする検出方法。 - 前記変化を検出する処理は、前記複数の訓練データを前記インスペクターモデルに入力した結果を基にして、前記複数の訓練データのうち、前記決定境界から任意に設定された範囲内に含まれる訓練データの第一割合を算出し、
前記複数の運用データを前記インスペクターモデルに入力した結果を基にして、前記複数の運用データのうち、前記決定境界から任意に設定された範囲内に含まれる運用データの第二割合を算出し、
前記第一割合と前記第二割合とを基にして、前記運用モデルの出力結果の変化を検出することを特徴とする請求項１に記載の検出方法。 - 前記運用モデルにデータを入力して、入力したデータが、前記第１クラスに対応するのか、前記第２クラスに対応するのかを判定し、判定結果を入力したデータに対応付ける処理を、複数のデータついて実行することで、訓練データセットを生成する処理を更に実行し、
前記インスペクターモデルを作成する処理は、前記訓練データセットを用いて、前記決定境界を学習することを特徴とする請求項２に記載の検出方法。 - コンピュータに、
第１クラスおよび第２クラスに対応する複数の訓練データを用いて、監視対象となる運用モデルを訓練し、
前記運用モデルの知識蒸留を基にして、前記第１クラスの領域と前記第２クラスの領域との決定境界から運用データまでの距離を算出するインスペクターモデルを訓練することで、前記インスペクターモデルに、前記決定境界を学習させ、
前記複数の訓練データおよび複数の運用データを前記インスペクターモデルに入力した結果を基にして、データの傾向の時間変化に起因する前記運用モデルの出力結果の変化を検出する
処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。 - 第１クラスおよび第２クラスに対応する複数の訓練データを用いて、監視対象となる運用モデルを訓練する学習部と、
前記運用モデルの知識蒸留を基にして、前記第１クラスの領域と前記第２クラスの領域との決定境界から運用データまでの距離を算出するインスペクターモデルを訓練することで、前記インスペクターモデルに、前記決定境界を学習させる作成部と、
前記複数の訓練データおよび複数の運用データを前記インスペクターモデルに入力した結果を基にして、データの傾向の時間変化に起因する前記運用モデルの出力結果の変化を検出する検出部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2019/041689 WO2021079458A1 (ja) | 2019-10-24 | 2019-10-24 | 検出方法、検出プログラムおよび情報処理装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2021079458A1 JPWO2021079458A1 (ja) | 2021-04-29 |
| JPWO2021079458A5 true JPWO2021079458A5 (ja) | 2022-06-02 |
| JP7306468B2 JP7306468B2 (ja) | 2023-07-11 |
Family
ID=75619347
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021553228A Active JP7306468B2 (ja) | 2019-10-24 | 2019-10-24 | 検出方法、検出プログラムおよび情報処理装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20220215294A1 (ja) |
| JP (1) | JP7306468B2 (ja) |
| WO (1) | WO2021079458A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7297705B2 (ja) * | 2020-03-18 | 2023-06-26 | 株式会社東芝 | 処理装置、処理方法、学習装置およびプログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016152053A1 (ja) * | 2015-03-23 | 2016-09-29 | 日本電気株式会社 | 精度推定モデル生成システムおよび精度推定システム |
| JP7238470B2 (ja) * | 2018-03-15 | 2023-03-14 | 富士通株式会社 | 学習装置、検査装置、学習検査方法、学習プログラムおよび検査プログラム |
-
2019
- 2019-10-24 WO PCT/JP2019/041689 patent/WO2021079458A1/ja active Application Filing
- 2019-10-24 JP JP2021553228A patent/JP7306468B2/ja active Active
-
2022
- 2022-03-21 US US17/699,170 patent/US20220215294A1/en active Pending
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