学習装置、学習方法、学習プログラム及び学習データ圧縮装置

発明者： ,
出願人/特許権者： ,
代理人 (5件)：青木篤 , 三橋真二 , 南山知広 , 三浦剛 , 遠藤力
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2021-196516
公開番号（公開出願番号）：特開2023-082620
出願日： 2021年12月02日
公開日（公表日）： 2023年06月14日
要約：

【課題】プロトタイプを自律して追加可能な学習装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】学習装置において、処理部は、入力特徴量を示す入力特徴量データ及び入力特徴量に関連付けられた教師ラベルを示す教師ラベルデータを含む学習データを取得する学習データ取得部と、入力特徴量が入力された学習モデルによって出力された予測ラベルを取得する予測ラベル取得部と、少なくとも教師ラベルと予測ラベルとの間の一致度に基づいて、プロトタイプ特徴量を更新するプロトタイプ特徴量更新部と、プロトタイプ特徴量が更新されたプロトタイプの更新回数情報に対応する更新回数を1増加する更新回数増加部と、入力特徴量と関連付けられた教師ラベルを、入力特徴量の入力に応じて学習モデルが予測ラベルとして出力する確度を示す確信度、教師ラベル及び予測ラベルに基づいて、プロトタイプを記憶部に追加するか否かを決定するプロトタイプ追加部と、を有する。【選択図】図2

請求項（抜粋）：

プロトタイプラベル、前記プロトタイプラベルに対応するプロトタイプ特徴量及び前記プロトタイプ特徴量の更新回数を示す更新回数情報をそれぞれが含む複数のプロトタイプを記憶する記憶部と、入力特徴量を示す入力特徴量データと、前記入力特徴量に関連付けられた教師ラベルを示す教師ラベルデータとを含む学習データを取得する学習データ取得部と、前記入力特徴量が入力された学習モデルによって出力された予測ラベルを取得する予測ラベル取得部と、少なくとも前記教師ラベルと前記予測ラベルとの間の一致度に基づいて、前記プロトタイプ特徴量を更新するプロトタイプ特徴量更新部と、前記プロトタイプ特徴量が更新された前記プロトタイプの前記更新回数情報に対応する更新回数を1増加する更新回数増加部と、前記入力特徴量と関連付けられた前記教師ラベルを、前記入力特徴量の入力に応じて前記学習モデルが前記予測ラベルとして出力する確度を示す確信度、前記教師ラベル、及び前記予測ラベルに基づいて、プロトタイプを前記記憶部に追加するか否かを決定するプロトタイプ追加部と、を有することを特徴とする学習装置。

IPC (2件)：

G06N 20/00 , G06T 7/00

FI (2件)：

G06N20/00 130 , G06T7/00 350C

Fターム (6件)：

5L096DA02 , 5L096GA34 , 5L096HA11 , 5L096JA11 , 5L096KA04 , 5L096KA15

引用特許：

出願人引用 (1件)

個人識別装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2002-269100 出願人：富士ゼロックス株式会社, 武藤佳恭

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