JPWO2022250154A5 - - Google Patents

Claims (16)

1. 入力情報に含まれる認識対象の認識結果を出力する学習済みモデルを生成する制御部を備え、
   前記制御部は、
   前記入力情報と同一又は関連する学習対象の情報を含む教師データを用いた第１の学習を実行することによって生成された少なくとも１つのベースモデルに結合された状態で、前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報と異なる情報を含む教師データを用いた第２の学習を実行することによって生成された、前記入力情報を前記少なくとも１つのベースモデルに入力する前に変換可能なアダプタを取得し、
   前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報及び前記第２の学習で用いられた情報のいずれとも異なる情報を含む教師データを用いた第３の学習を実行することによってターゲットモデルを生成し、
   前記アダプタと前記ターゲットモデルとを結合することによって前記学習済みモデルを生成する、学習済みモデル生成装置。
2. 前記ベースモデルは、前記入力情報と同一又は関連するタスクの情報として仮想的に生成された学習対象の第１疑似情報を教師データとして事前学習されたモデルであり、
   前記制御部は、
   前記学習対象の実際の態様を表す第１実情報及び前記第１疑似情報の少なくとも一方を更に教師データとして、前記ベースモデルに結合させた前記アダプタを学習させ、
   前記認識対象を表すデータとして仮想的に生成された第２疑似情報、又は、前記認識対象の実際の態様を表す第２実情報を教師データとして学習して前記ターゲットモデルを生成する、請求項１に記載の学習済みモデル生成装置。
3. 前記第１疑似情報、前記第２疑似情報、前記第１実情報、及び前記第２実情報は画像を含み、
   前記アダプタは、入力される画像の態様を変換して出力する、請求項２に記載の学習済みモデル生成装置。
4. 前記ベースモデルは、前記入力情報と同一又は関連するタスクの情報として仮想的に生成された学習対象の第１疑似情報のみを教師データとして事前学習されたモデルであり、
   前記制御部は、前記認識対象を表すデータとして仮想的に生成された第２疑似情報のみを教師データとして学習して前記ターゲットモデルを生成する、請求項２に記載の学習済みモデル生成装置。
5. 複数の前記ベースモデルが事前学習によって生成され、
   前記アダプタは、前記複数のベースモデルそれぞれに前記入力情報を入力可能に構成され、
   前記制御部は、前記アダプタの出力を前記複数のベースモデルの各々に入力させて学習させることによって、少なくとも前記アダプタを生成する、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
6. 前記制御部は、前記アダプタの出力を前記複数のベースモデルの各々に入力させて学習させることによって、前記アダプタのみを生成又は更新する、請求項５に記載の学習済みモデル生成装置。
7. 前記制御部は、前記アダプタを生成するために、前記複数のベースモデルを複数のグループに分類して前記各グループを順番に、前記アダプタを生成するための事前学習に適用する、請求項５に記載の学習済みモデル生成装置。
8. 前記制御部は、前記各グループに１つの前記ベースモデルを分類する、請求項７に記載の学習済みモデル生成装置。
9. 前記制御部は、前記アダプタを生成するための事前学習に前記各グループを適用する順番をランダムに決定する、請求項７に記載の学習済みモデル生成装置。
10. 前記制御部は、前記認識対象を表すデータとして仮想的に生成された第２疑似情報とに基づいて学習することによって、前記アダプタに結合されるターゲットモデルを生成する、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
11. 前記制御部は、前記アダプタを前記ターゲットモデルに結合した状態で学習することによって前記アダプタを生成する、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
12. 前記制御部は、前記入力情報と同一又は関連するタスクの損失関数を最適化するように、前記ベースモデルに結合したアダプタを学習する、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
13. 前記制御部は、前記入力情報と同一又は関連するタスク以外の損失関数を最適化するように学習することによって、前記ベースモデルに結合したアダプタを生成する、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
14. 前記ベースモデルは、前記入力情報の特徴量を抽出した結果を出力する第１ベースモデルと、前記第１ベースモデルの出力に基づいて前記入力情報についての所定の判断を行う第２ベースモデルとを含む、請求項１から４までのいずれか一項に記載の学習済みモデル生成装置。
15. 入力情報に含まれる認識対象の認識結果を出力する学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成装置が実行する学習済みモデル生成方法であって、
    前記入力情報と同一又は関連する学習対象の情報を含む教師データを用いた第１の学習を実行することによって生成された少なくとも１つのベースモデルに結合された状態で、前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報と異なる情報を含む教師データを用いた第２の学習を実行することによって生成された、前記入力情報を前記少なくとも１つのベースモデルに入力する前に変換可能なアダプタを取得することと、
    前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報及び前記第２の学習で用いられた情報のいずれとも異なる情報を含む教師データを用いた第３の学習を実行することによってターゲットモデルを生成することと、
    前記アダプタと前記ターゲットモデルとを結合することによって前記学習済みモデルを生成することと
    を含む学習済みモデル生成方法。
16. 入力情報に含まれる認識対象の認識結果を出力する学習済みモデルを備えた認識装置であって、
    前記学習済みモデルは、
    前記入力情報と同一又は関連する学習対象の情報を含む教師データを用いた第１の学習を実行することによって生成された少なくとも１つのベースモデルに結合された状態で、前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報と異なる情報を含む教師データを用いた第２の学習を実行することによって生成された、前記入力情報を前記少なくとも１つのベースモデルに入力する前に変換可能なアダプタと、
    前記学習対象の情報のうち前記第１の学習で用いられた情報及び前記第２の学習で用いられた情報のいずれとも異なる情報を含む教師データを用いた第３の学習を実行することによって生成したターゲットモデルと
    を含み、
    前記アダプタと前記ターゲットモデルとを結合することによって構成されている、
    認識装置。