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公開番号2025166662
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-06
出願番号2024070838
出願日2024-04-24
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06N 7/00 20230101AFI20251029BHJP(計算;計数)
要約【課題】過学習を好適に抑制することができる技術を提供することにある
【解決手段】情報処理装置は、対象データ、及び複数の対象モデルのモデル数を取得する取得部と、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算部と、前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算部と、前記回帰係数計算手段が計算した前記回帰係数、及び前記比パラメータ計算手段が計算した前記比パラメータを出力する出力部とを備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象データ、及び複数の対象モデルのモデル数を取得する取得手段と、
前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、
前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算手段と
前記回帰係数計算手段が計算した前記回帰係数、及び前記比パラメータ計算手段が計算した前記比パラメータを出力する出力手段と
を備えている情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記回帰係数計算手段は、
前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての予備的な回帰係数を算出し、
前記予備的な回帰係数を前記対象データに適用して得られる予測値と、前記対象データとの組を参照したスパース線形回帰処理によって、前記スパースな回帰係数を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得手段は、隠れ変数の事前分布に関する情報を更に取得し、
当該情報処理装置は、
前記対象データ、前記比パラメータ、前記回帰係数、及び、前記隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算手段を更に備え、
前記比パラメータ計算手段は、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を更に参照して、前記比パラメータを計算する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記比パラメータ計算手段は、前記比パラメータの総和に関する制約条件の下で、前記比パラメータを計算する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記比パラメータに関する計算が収束したか否かを判定する収束判定手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記収束判定手段が収束したと判定した場合に、前記回帰係数、及び前記比パラメータを出力する
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記複数の対象モデルのうち少なくとも２つの対象モデルについての前記回帰係数によって規定されるグラフを、互いに識別可能に表示する
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得手段は推論用データを更に取得し、
当該情報処理装置は、
前記推論用データに、前記複数の対象モデルの各々についての前記回帰係数を適用することによって複数の予測結果を導出する予測手段
を更に備えている
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得する取得手段と、
前記推論用データに、
複数の対象モデルの各々についての回帰係数と、
前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータであって、前記推論用データの種別に応じて定まる比パラメータと
を適用することによって予測結果を導出する予測手段と、
前記予測手段による予測結果を出力する出力手段と
を備え、
前記回帰係数及び前記比パラメータは、
比パラメータと学習用データとを参照して、複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算処理、及び
前記学習用データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算処理
を含む学習処理によって学習された回帰係数及び比パラメータである情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータが、
対象データ、及び複数の対象モデルのモデル数を取得することと、
前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算することと、
前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算することと
前記回帰係数、及び前記比パラメータを出力することと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記取得手段、前記回帰係数計算手段、前記比パラメータ計算手段、及び前記出力手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
各種の最適化手法や制御手法において、スケジューリングパラメータと呼ばれる調整パラメータを用いた手法が知られている。例えば、特許文献１には、スケジューリングパラメータを用いたゲインスケジュール制御に関する技術が開示されている。複数のモデルとスケジューリングパラメータとを用いた制御手法や最適化手法では、当該スケジューリングパラメータは、これら複数のモデルの比を規定するパラメータとして用いられることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０３０４１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、最適化手法では、パラメータの最適化（学習）処理において過学習と呼ばれる問題が生じ得ることが知られている。しかしながら、複数のモデルとスケジューリングパラメータ（比パラメータ）とを用いる場合に、過学習をどのように抑制すればよいかは知られておらず、特許文献１の技術を用いてもこのような場合に過学習を抑制することは困難であった。
【０００５】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、スケジューリングパラメータ（比パラメータ）を用いる構成において、過学習を好適に抑制することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、対象データ、及び複数の対象モデルのモデル数を取得する取得手段と、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算手段と前記回帰係数計算手段が計算した前記回帰係数、及び前記比パラメータ計算手段が計算した前記比パラメータを出力する出力手段とを備えている。
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得する取得手段と、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数と、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータであって、前記推論用データの種別に応じて定まる比パラメータとを適用することによって予測結果を導出する予測手段と、前記予測手段による予測結果を出力する出力手段とを備え、前記回帰係数及び前記比パラメータは、比パラメータと学習用データとを参照して、複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算処理、及び前記学習用データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算処理を含む学習処理によって学習された回帰係数及び比パラメータである。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、コンピュータが、対象データ、及び複数の対象モデルのモデル数を取得することと、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算することと、前記対象データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算することと、前記回帰係数、及び前記比パラメータを出力することとを含んでいる。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、コンピュータが、推論用データと当該推論用データの種別に関する情報とを取得することと、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数と、前記複数の対象モデルの比を規定する比パラメータであって、前記推論用データの種別に応じて定まる比パラメータとを適用することによって予測結果を導出することと、前記予測結果を出力することとを含み、前記回帰係数及び前記比パラメータは、比パラメータと学習用データとを参照して、複数の対象モデルの各々についてのスパースな回帰係数を計算する回帰係数計算処理、及び前記学習用データ、及び前記回帰係数を参照して、前記比パラメータを計算する比パラメータ計算処理を含む学習処理によって学習された回帰係数及び比パラメータである。
【００１０】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラムも、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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