特許7929788IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

学習装置、方法およびプログラム

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

本発明が解決しようとする課題は、モデルの学習を効率的に行うことができる学習装置、方法およびプログラムを提供することである。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

一学習装置は、取得部と、重要度算出部と、学習データ生成部と、学習部とを備える。取得部は、複数の対象データと、複数の対象データに対応する複数の付帯データとを取得する。重要度算出部は、複数の付帯データの分布に基づいて、複数の対象データのそれぞれの重要度を算出する。学習データ生成部は、複数の対象データ毎に、重要度に応じた学習データ数を決定し、学習データ数の複数の学習データを生成する。・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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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】 学習装置の構成を例示するブロック図。
【図2】 実施形態における特性値および確率密度の関係を例示するグラフ。
【図3】 実施形態における特性値および画像数の関係を例示するグラフ。
【図4】 図1の学習部の具体的な構成を例示するブロック図。
【図5】 図4の損失算出部の具体的な構成を例示するブロック図。
【図6】 学習装置の動作を例示するフローチャート。
【図7】 従来の手法による学習進捗毎に特徴ベクトルを可視化した散布図。
【図8】 実施形態の手法による学習進捗毎に特徴ベクトルを可視化した散布図。
【図9】 実施形態の変形例における特性値を反映させた散布図を含む表示データの例。
【図10】 実施形態の変形例における特性値を反映させた散布図とパッチ画像とを含む表示データの例。
【図11】 実施形態の変形例における特徴クラスタラベルを反映させた散布図とパッチ画像群とを含む表示データの例。
【図12】 一コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図。

代表図 図1本件の代表的な図

100…学習装置、110…取得部、120…重要度算出部、130…学習データ生成部、140…学習部、150…表示制御部、200,300…グラフ、410…特徴ベクトル算出部、420…損失算出部、430…モデル更新部、440…モデル格納部、510…第1損失算出部、520…第2損失算出部、530…損失結合部、701,702,703,704,705,706,707,708,709,710,801,802,803,804,805,806,807,808,809,810,910,1010,1110…散布図、900,1000,1100…表示データ、920,1020,1120…カラースケール、1011,1111…座標点、1030…パッチ画像、1130…パッチ画像群、1200…コンピュータ、1210…CPU、1220…RAM、1230…プログラムメモリ、1240…補助記憶装置、1250…入出力インタフェース、1260…バス。

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