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

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

機械学習モデルの学習は、角度を用いた距離学習としてのArcFaceとCosFaceを併用している。具体的には、損失関数演算部が、特徴ベクトルと重みベクトルとのなす角θが所定値より小さい場合には、ArcFaceによるマージン付加処理を適用し、なす角θが所定値以上の場合には、CosFaceによるマージン付加処理を適用している。

従って、ArcFaceによるマージン付加処理のみの場合に学習が進まない可能性のある領域は、CosFaceによるマージン付加処理が適用されている。従って、全体として、ArcFaceにて学習が進まなくなるような領域は存在せず、CosFaceにより確実に学習が進む状態とすることができる。

さらに、学習が進むと、特徴ベクトルと正解クラスの重みベクトルとのなす角θは小さくなる。学習の初期において、特徴ベクトルと正解クラスの重みベクトルとのなす角θが所定値より大きい場合において、CosFaceによるマージン付加処理が適用される。その後、学習が進むことで、なす角θが小さくなる。そうすると、なす角θが所定値に到達し、CosFaceの領域から、ArcFaceの領域へ移行する。その後、ArcFaceによる学習が進むことにより、高精度な予測を行うことができる機械学習モデルが生成される。