特許7586191IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

処理方法、処理システム及び処理プログラム

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

ここで、運用を続けていくと、時間の経過にともなって、モデルの精度が劣化する場合がある。このため、エッジ装置及びクラウドにそれぞれ配置されるモデルに再学習を実行させることで、必要な精度を維持する必要がある。しかしながら、モデルの再学習のためには、システムの管理者が、運用中に取得した全データを確認し、モデルごとに、どのデータを用いて、どのタイミングで、モデルの再学習を実行するかを判断し、モデルの再学習処理を手配するという、煩雑な処理を行う必要があった。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る処理方法は、エッジ装置において第１の推論を行い、サーバ装置において第２の推論を行う処理システムが実行する処理方法であって、エッジ装置とサーバ装置との少なくとも一方における、負荷の変動または推論精度の低下に基づいて、エッジ装置とサーバ装置との少なくとも一方において、推論を行う対象データ群の傾向が変化したか否かを判定する判定工程と、判定工程・・・　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

本発明によれば、エッジ及びクラウドにそれぞれ配置されるモデルの再学習を適切に実行し、モデルの精度の維持を図ることができる。

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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、実施の形態に係る処理システムの処理方法の概要を説明する図である。
【図2】 図２は、ＤＮＮ１及びＤＮＮ２の一例を説明する図である。
【図3】 図３は、実施の形態に係る処理システムの構成の一例を模式的に示す図である。
【図4】 図４は、オフロード率と全体精度との関係を示す図である。
【図5】 図５は、実施の形態における学習データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図6】 図６は、実施の形態におけるＤＮＮ１に対する再学習判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図7】 図７は、実施の形態におけるＤＮＮ２に対する再学習判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図8】 図８は、プログラムが実行されることにより、エッジ装置及びサーバ装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

２０ サーバ装置 ２１，３１ 推論部 ２２ 学習データ生成部 ２３ 学習データ管理部 ２４ 再学習部 ３０ エッジ装置 ３２ 判定部 １００ 処理システム ２２１ 生成部 ２２２ 修正部 ２３１ 格納部 ２３２ 選択部 ２４１ 再学習判定部 ２４２ 再学習実行部 ２５１ エッジ用再学習データＤＢ ２５２ クラウド用再学習データＤＢ

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