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公開番号2025037405
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-18
出願番号2023144321
出願日2023-09-06
発明の名称判定装置、判定方法、および判定プログラム
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250311BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習モデルの精度向上に資するか否かの判定結果を事前に提供すること。
【解決手段】判定装置は、第1生成条件によって生成された第1生成結果に関する第1生成データと前記第1生成結果の判定成否との組み合わせの1以上の集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、前記第1生成データを前記データベースから取得する取得処理と、前記集合に基づいて学習され前記第1生成データが入力されると前記第1生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定モデルに、前記取得処理によって取得された前記第1生成データを入力することにより、前記第1生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定処理と、前記判定処理によって出力された判定不確実性に基づいて、前記第1生成結果とは異なる第2生成結果の生成要否を決定する決定処理と、を実行する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する判定装置であって、
第１生成条件によって生成された第１生成結果に関する第１生成データと前記第１生成結果の判定成否との組み合わせの１以上の集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、
前記プロセッサは、
前記第１生成データを前記データベースから取得する取得処理と、
前記集合に基づいて学習され前記第１生成データが入力されると前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定モデルに、前記取得処理によって取得された前記第１生成データを入力することにより、前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定処理と、
前記判定処理によって出力された判定不確実性に基づいて、前記第１生成結果とは異なる第２生成結果の生成要否を決定する決定処理と、
を実行することを特徴とする判定装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記第２生成結果の第２生成条件に類似する前記第１生成条件を前記データベースから検索し、検索された前記第１生成条件によって生成された前記第１生成結果に関する前記第１生成データを取得し、
前記決定処理では、前記プロセッサは、前記判定不確実性に基づいて、前記第２生成条件によって生成される前記第２生成結果の生成要否を決定する、
ことを特徴とする判定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記データベースは、前記第１生成条件に基づいて前記第１生成結果が得られたか否かを示す前記第１生成結果の予測成否を記憶し、
前記プロセッサは、
前記集合内の前記第１生成条件と前記第１生成結果の予測成否とに基づいて学習され前記第１生成条件が入力されると前記第１生成結果の予測成否に関する予測不確実性を出力する予測モデルに、前記第２生成結果の第２生成条件を入力することにより、前記第２生成結果の予測成否に関する予測不確実性を出力する予測処理を実行し、
前記決定処理では、前記プロセッサは、前記判定不確実性と、前記予測処理によって出力された予測不確実性と、に基づいて、前記第２生成結果の生成要否を決定する、
ことを特徴とする判定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の判定装置であって、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記第２生成結果の第２生成条件に類似する前記第１生成条件によって生成された前記第１生成結果に関する前記第１生成データを取得する、
ことを特徴とする判定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の判定装置であって、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記第１生成条件を次元圧縮した第１次元圧縮データと、前記第２生成条件を次元圧縮した第２次元圧縮データとに基づいて、前記第２生成条件に類似する前記第１生成条件によって生成された前記第１生成結果に関する前記第１生成データを取得する、
ことを特徴とする判定装置。
【請求項６】
請求項３に記載の判定装置であって、
前記決定処理では、前記プロセッサは、前記判定不確実性が判定しきい値以上でなく、かつ、前記予測不確実性が予測しきい値以上でない場合、前記第２生成結果の生成が不要であると決定する、
ことを特徴とする判定装置。
【請求項７】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する判定装置による判定方法であって、
第１生成条件によって生成された第１生成結果に関する第１生成データと前記第１生成結果の判定成否との組み合わせの１以上の集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、
前記プロセッサは、
前記第１生成データを前記データベースから取得する取得処理と、
前記集合に基づいて学習され前記第１生成データが入力されると前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定モデルに、前記取得処理によって取得された前記第１生成データを入力することにより、前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定処理と、
前記判定処理によって出力された判定不確実性に基づいて、前記第１生成結果とは異なる第２生成結果の生成要否を決定する決定処理と、
を実行することを特徴とする判定方法。
【請求項８】
第１生成条件によって生成された第１生成結果に関する第１生成データと前記第１生成結果の判定成否との組み合わせの１以上の集合を記憶するデータベースにアクセス可能なプロセッサに、
前記第１生成データを前記データベースから取得する取得処理と、
前記集合に基づいて学習され前記第１生成データが入力されると前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定モデルに、前記取得処理によって取得された前記第１生成データを入力することにより、前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定処理と、
前記判定処理によって出力された判定不確実性に基づいて、前記第１生成結果とは異なる第２生成結果の生成要否を決定する決定処理と、
を実行させることを特徴とする判定プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、要否判定を実行する判定装置、判定方法、および判定プログラムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
医療や材料科学等の分野では機械学習に利用できる教師データが少ない。また、教師データ作成のためのラベル作成コストが高く、ラベル作成も困難な場合もある。教師データで学べていない情報を機械学習モデルに入力すると、当該機械学習モデルの出力は信用できない。たとえば、数字を読む機械学習モデルに犬の画像を入力しても機械学習モデルは数字を出力する。そのため、機械学習モデルがその入力の情報を知っているかの指標として、不確実性（Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ）という手法がある（たとえば、下記非特許文献１を参照。）。
【０００３】
また、下記特許文献１のデータ作成支援装置は、ニューラルネットワークモデルとテストデータを保持する記憶装置と、ニューラルネットワークモデルによる推論結果の不確実性を特定し、不確実性を損失とした逆伝播処理によりテストデータの勾配情報を取得し、複数の微小変化テストデータそれぞれとテストデータとの偏差を算定し、不確実性の情報、勾配情報、及び偏差に基づき、不確実性を上昇又は減少させる微小変化を特定する演算装置を含む構成とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－１０８８１６号公報
【非特許文献】
【０００５】
Eyke Hullermeier, “QUANTIFYING ALEATORIC AND EPISTEMIC UNCERTAINTY IN MACHINE LEARNING: ARE CONDITIONAL ENTROPY AND MUTUAL INFORMATION APPROPRIATE MEASURES?”, arXiv:2209.03302v1 [cs.LG] 7 Sep 2022
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、教師データの生成の必要性を教師データの生成前に判断する点については考慮されていない。また、不確実性を算出する機械学習モデルへの入力は、生成された教師データであるため、教師データの生成前の生成条件のみで機械学習モデルが高精度な不確実性を算出する点についても、上述したと従来技術では考慮されていない。
【０００７】
本発明は、機械学習モデルの精度向上に資するか否かの判定結果を事前に提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願において開示される発明の一側面となる判定装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する判定装置であって、第１生成条件によって生成された第１生成結果に関する第１生成データと前記第１生成結果の判定成否との組み合わせの１以上の集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、前記プロセッサは、前記第１生成データを前記データベースから取得する取得処理と、前記集合に基づいて学習され前記第１生成データが入力されると前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定モデルに、前記取得処理によって取得された前記第１生成データを入力することにより、前記第１生成結果の判定成否に関する判定不確実性を出力する判定処理と、前記判定処理によって出力された判定不確実性に基づいて、前記第１生成結果とは異なる第２生成結果の生成要否を決定する決定処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の代表的な実施の形態によれば、機械学習モデルの精度向上に資するか否かの判定結果を事前に提供することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、不確実性を示す説明図である。
図２は、教師データ生成前における生成要否の事前判定例を示す説明図である。
図３は、判定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図４は、判定装置の機能的構成例を示すブロック図である。
図５は、実験条件情報の一例を示す説明図である。
図６は、過去実験ＤＢの一例を示す説明図である。
図７は、過去データの一例を示す説明図である。
図８は、判定モデルの一例を示す説明図である。
図９は、判定不確実性情報の一例を示す説明図である。
図１０は、予測モデルの一例を示す説明図である。
図１１は、予測不確実性情報の一例を示す説明図である。
図１２は、決定部による決定結果の一例を示す説明図である。
図１３は、表示画面の一例を示す説明図である。
図１４は、判定装置による実行処理手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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