特許
J-GLOBAL ID：202403011966671348
学習プログラム、学習方法および情報処理装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
弁理士法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2022-123481
公開番号（公開出願番号）：特開2024-020923
出願日： 2022年08月02日
公開日（公表日）： 2024年02月15日
要約：
【課題】摂動操作を行った入力データを用いて学習モデルを再訓練する場合に、デグレードの発生を抑止すること。
【解決手段】情報処理装置100は、第1の複数のデータと、第1の複数のデータに対して特定の摂動を加えて生成された第2の複数のデータとを取得する。情報処理装置100は、特定の摂動の程度に応じたパラメータを決定する。情報処理装置100は、第1の複数のデータと第2の複数のデータとを入力とし、第1の複数のデータに対する機械学習モデルの出力結果と第2の複数のデータに対する機械学習モデルの出力結果との比較結果と、比較結果の係数であるパラメータとを含む損失関数に基づいて、機械学習モデルの訓練を実行する。
【選択図】図1
請求項（抜粋）：
第1の複数のデータと、第1の複数のデータに対して特定の摂動を加えて生成された第2の複数のデータとを取得し、
前記特定の摂動の程度に応じたパラメータを決定し、
前記第1の複数のデータと前記第2の複数のデータとを入力とし、前記第1の複数のデータに対する機械学習モデルの出力結果と前記第2の複数のデータに対する前記機械学習モデルの出力結果との比較結果と、前記比較結果の係数である前記パラメータとを含む損失関数に基づいて、前記機械学習モデルの訓練を実行する、
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。
IPC (3件)：
G06N 20/00
, G06N 3/02
, G06T 7/00
G06N20/00
, G06N3/02
, G06T7/00 350C
5L096DA01
, 5L096EA03
, 5L096EA15
, 5L096EA16
, 5L096GA59
, 5L096HA11
, 5L096KA04
, 5L096KA13
