特開2023-183079IP Force 特許公報全文掲載

ホーム > 特許ランキング > 富士通株式会社 > 特開2023-183079

技術分野

訓練データ生成プログラム，訓練データ生成方法および情報処理装置

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】機械学習モデルの再訓練に際して、デグレードが生じにくい訓練データを生成する。
【解決手段】入力した場合に機械学習モデルが正解を出力する第１の複数のデータと、不正解を出力する第２の複数のデータとを取得し、第１の複数のデータのそれぞれに対する機械学習モデルの出力を入力した場合の損失関数の値の大きさに応じた確率に基づいて、第１の複数のデータから第３の複数のデータを選択し、第２の複数のデータと前記第３の複数のデータとを含む訓練データを生成する、処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図３

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

機械学習モデルを再訓練する際、デグレードを抑えるために成功データも訓練データに含めるが、すべての成功データを含めると計算コストが増大する。損失が大きいデータほどデグレードが起きやすいので選択したい。しかしながら、損失が大きいデータばかりでは大きくデグレードを起こしてしまう場合がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

このため、この訓練データ生成プログラムは、入力した場合に機械学習モデルが正解を出力する第１の複数のデータと、不正解を出力する第２の複数のデータとを取得し、前記第１の複数のデータのそれぞれに対する前記機械学習モデルの出力を入力した場合の損失関数の値の大きさに応じた確率に基づいて、前記第１の複数のデータから第３の複数のデータを選択し、前記第２の複数のデータと前記第３の複数のデータとを含む訓練デー・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

一実施形態によれば、機械学習モデルの再訓練に際して、デグレードが生じにくい訓練データを生成することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

知財ポータルサイト IP Force にログインして確認する (無料)

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】 実施形態の一例としての情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。
【図2】 実施形態の一例としての情報処理装置における訓練処理部による粒子群最適化を用いたパッチ生成方法を説明するための図である。
【図3】 実施形態の一例としての情報処理装置のサンプリング処理部による処理を説明するための図である。
【図4】 実施形態の一例としての情報処理装置におけるフィットネス計算部によるフィットネス値の算出方法を説明するための図である。
【図5】 実施形態の一例としての情報処理装置におけるサンプリング処理部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図6】 実施形態の一例としての情報処理装置における最適化処理部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図7】 実施形態の一例としての情報処理装置における最適化処理部の処理の具体例を示す図である。
【図8】 実施形態の一例としての情報処理装置の訓練処理部により機械学習モデルに対して修正を行なった場合と、従来手法により機械学習モデルに対して修正を行なった場合とを比較して示す図である。
【図9】 実施形態の一例としての情報処理装置のハードウェア構成を例示する図である。

選択図 図3出願人が指定した本件の代表的な図

１ 情報処理装置 １１ プロセッサ（制御部） １２ メモリ １３ 記憶装置 １３ａ 訓練データ生成プログラム １４ グラフィック処理装置 １４ａ モニタ １５ 入力インタフェース １５ａ キーボード １５ｂ マウス １６ 光学ドライブ装置 １６ａ 光ディスク １７ 機器接続インタフェース １７ａ メモリ装置 １７ｂ メモリリーダライタ １７ｃ メモリカード １８ ネットワークインタフェース １８ａ ネットワーク １９ バス １００ 訓練処理部 １０１ サンプリング処理部 １０２ 損失計算部 １０３ 確率分布変換部 １０４ 成功データサンプリング部 １０５ 最適化処理部 １０６ 粒子初期化処理部 １０７ フィットネス計算部 １０８ グローバルベスト選択部 １０９ 再サンプリング判定部 １１０ 粒子更新部 １１１ 終了判定部

全ての図面はログインすると無料で閲覧できます。ログイン・ユーザー登録

［広告欄］

ログインすれば広告は減ります

ログインすれば広告は減ります

Copyright © Science Impact Inc. All Rights Reserved.