特許 7930236出願番号 特願 2022-143469
モデル選択装置、モデル選択方法、及びプログラム
公報発行日 2026年10月6
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7930236 ログイン済みの方はこのURLへ
［この特許公報を共有したい場合］あなたがログインしてこの特許公報を表示すれば、他の人はログインしなくてもこのURLで見ることができるようになります。
※ 共同出願を含む
知財ポータルサイト IP Force にログインすれば、この公報の全文を閲覧できます。 ログインはこちら ログイン・ユーザー登録
技術分野
モデル選択装置、モデル選択方法、及びプログラム
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
ところで、識別器では、入力データによって識別精度が高くなるドメインが異なる場合がある。この場合、転移学習を適用するにあたり、どのドメインにおける識別精度が高くなるかを事前に判定し、最も識別精度が高い識別器を転移学習に用いることが望ましい。しかしながら、特許文献１及び特許文献２の技術では、事前にドメインごとの識別精度を考慮することは困難であった。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係るモデル選択装置は、互いに共通のクラスを有する異なるドメインごとに、識別対象を示す入力データを入力として前記識別対象を識別可能に学習した学習済みモデルを生成するドメイン学習部と、前記異なるドメインごとに生成された学習済みモデルの中から、各々の学習済みモデルが前記識別対象を識別した識別結果に基づき、転移学習への適応に最適な学習済みモデルを選択する最・・・ 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、ドメインの異なる学習済みモデルの中から転移学習への適応に最適な学習済みモデルを選択することで、転移学習された学習済みモデルの精度を向上することができる。
この特許の権利範囲[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】
第１のモデル選択装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図2】
第１の転移学習候補となる学習済みモデルの生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図3】
第１の学習済みモデルの選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図4】
第２のモデル選択装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図5】
第２の学習済みモデルの選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。
代表図 図1本件の代表的な図
１０，１０ａ…モデル選択装置、１１０，１１０ａ…記憶部、１１１…入力画像ＤＢ、１１２，１１２ａ…モデル管理、１１３…計算結果ＤＢ、１２０，１２０ａ…モデル分析部、１２１…ドメイン学習部、１２２…転移学習部、１２３…アンサンブル学習部、１３０…モデル評価部、１３１…確率分布計算部、１３２…情報行列計算部、１３３…ドメインスコア計算部、１４０，１４０ａ…最適モデル選択部
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