特開2015-232847IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

検出装置、修正システム、検出方法およびプログラム

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】訓練データの誤りの候補を容易に且つ確実に検出する。
【解決手段】分類器を生成するための訓練データの誤りを検出する検出装置であって、訓練データを機械学習して生成した分類器をテストする第1テスト部と、訓練データから少なくとも1つの入力データを削除した縮小訓練データを生成する削除部と、縮小訓練データを機械学習して生成したテスト用分類器をテストする第2テスト部と、分類器のテストで不合格であり且つテスト用分類器のテストで合格である入力データが存在する場合、縮小訓練データを生成するために訓練データから削除した少なくとも1つの入力データを誤りの候補として出力する出力部と、を備える検出装置を提供する。
【選択図】図1

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

ところで、元となる訓練データの信頼性は、分類器の精度に影響を与える。このため、精度の高い分類器を生成するためには、訓練データの誤りを修正して信頼性を向上させる必要がある。訓練データの誤りは、分類器に対してクローズドテストまたはクロスバリデーションテスト等をすれば検出することができる。 しかし、分類器に対してクローズドテストまたはクロスバリデーションテスト等をしても、実際には誤っているにも関わらず、テストでは合格(OK)となってしまう誤りを検出することは困難である。また、訓練データは、データ量が膨大である。このため、訓練データの全てを人手で確認して、このような誤りを検出することは困難である。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本検出装置は、分類器を生成するための訓練データの誤りを検出する検出装置であって、前記訓練データを機械学習して生成した前記分類器をテストする第1テスト部と、前記訓練データから少なくとも1つの入力データを削除した縮小訓練データを生成する削除部と、前記縮小訓練データを機械学習して生成したテスト用分類器をテストする第2テスト部と、前記分類器のテストで不合格であり且つ前記テスト用分類器の・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】図1は、検出装置10の構成を示す図である。

【図2】図2は、訓練データおよび分類器を示す図である。

【図3】図3は、検出装置10の処理フローを示す図である。

【図4】図4は、訓練データを機械学習して生成した分類器のテスト結果の一例を示す図である。

【図5】図5は、縮小訓練データを機械学習して生成したテスト用分類器のテスト結果の一例を示す図である。

【図6】図6は、変形例に係る検出装置10の処理フローを示す図である。

【図7】図7は、修正システム50の構成を示す図である。

【図8】図8は、クローズドテストの処理内容を説明するための図である。

【図9】図9は、クロスバリデーションテストの処理内容を説明するための図である。

【図10】図10は、修正システム50の処理フローを示す図である。

【図11】図11は、ポテンシャルテスト部64によるテストの結果の表示例を示す図である。

【図12】図12は、クローズドテストおよびクロスバリデーションテストのテスト結果の表示例を示す図である。

【図13】図13は、訓練データを修正するための操作例を示す図である。

【図14】図14は、訓練データの修正例を示す図である。

【図15】図15は、検出装置10および修正システム50のハードウェア構成を示す図である。

選択図 図1出願人が指定した本件の代表的な図

10 検出装置   21 入力部   22 第1機械学習部   23 第1テスト部   24 保存部   25 削除部   26 第2機械学習部   27 第2テスト部   28 判定部   29 出力部   50 修正システム   60 訓練データ記憶部   61 重複検出部   62 クローズドテスト部   63 クロスバリデーションテスト部   64 ポテンシャルテスト部   65 表示制御部   66 修正部   67 制御部   101 CPU   102 操作部   103 表示部   104 ROM   105 RAM   106 記憶部   107 通信装置1   108 バス

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