(57)【要約】      （修正有）【課題】異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行う。【解決手段】分類装置１は、第２ドメインの第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応して抽出された複数の部分時系列データに基づいて第２時系列データの特徴を示す第２特徴情報を生成する複数の生成部１２４と、第１ドメインの第１時系列データの特徴を示す第１特徴情報、又は生成部が生成した第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部１２５と、複数の生成部及び複数の識別部の学習を行う学習部１２６と、複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、分類器から得られる結果と、学習後の複数の識別部のそれぞれの識別結果とに基づいて、第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部１２８と、を備える。【選択図】図３
2020160667.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得する第１特徴情報取得部と、
前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する時系列データ取得部と、
前記時系列データ取得部が取得した前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する抽出部と、
前記複数のタイムスケールのいずれかに対応し、当該いずれかのタイムスケールに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を生成する複数の生成部と、
前記複数の生成部のそれぞれに対応する複数の識別部であって、前記第１特徴情報、又は対応する前記生成部が生成した前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部と、
前記識別部における識別精度が向上するように前記複数の識別部の学習を行うとともに、生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように前記複数の生成部の学習を行う学習部と、
前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習部により学習が行われた後の前記複数の識別部のそれぞれの識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部と、
を備える分類装置。
【請求項２】
前記学習部による学習後における前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を決定する決定部をさらに備え、
前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、前記決定部が決定した寄与度に基づいて合成することにより、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項３】
前記学習部による学習後における前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を決定する決定部をさらに備え、
前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、前記寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項４】
前記学習部による学習が終了するまでにおける前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する決定部をさらに備え、
前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、前記寄与度に基づいて合成する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項５】
前記学習部による学習が終了するまでの前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する決定部をさらに備え、
前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、前記寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項６】
前記学習部は、前記決定部が決定した前記寄与度が相対的に高い第２特徴情報を生成する前記生成部と、当該生成部に対応する前記識別部との学習回数を、前記寄与度が相対的に低い第２特徴情報を生成する前記生成部と、当該生成部に対応する前記識別部との学習回数に比べて増加させる、
請求項４に記載の分類装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する、
第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得するステップと、
前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得するステップと、
取得された前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出するステップと、
前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を複数生成するステップと、
前記第１特徴情報、又は生成された前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別するステップと、
前記識別するステップにおける識別精度が向上するように学習を行うステップと、
前記生成するステップにおいて生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように学習を行うステップと、
前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習が行われた後の前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報の識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得するステップと、
を備える分類方法。
【請求項８】
コンピュータを、
第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得する第１特徴情報取得部、
前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する時系列データ取得部、
前記時系列データ取得部が取得した前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する抽出部、
前記複数のタイムスケールのいずれかに対応し、当該いずれかのタイムスケールに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を生成する複数の生成部、
前記複数の生成部のそれぞれに対応する複数の識別部であって、前記第１特徴情報、又は対応する前記生成部が生成した前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部、
前記識別部における識別精度が向上するように前記複数の識別部の学習を行うとともに、生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように前記複数の生成部の学習を行う学習部、及び、
前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習部により学習が行われた後の前記複数の識別部のそれぞれの識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部、
として機能させる分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類装置、分類方法及び分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、第１ドメインにおける事象を分類する分類モデルを、第１ドメインとは異なる第２ドメインにおける事象の分類に適用する転移学習技術が知られている。例えば、第１ドメインとしての第１の世帯において発生した音の時系列データに基づいて、当該音が所定の環境音であるかを分類する環境音分類モデルを、第２ドメインとしての第２の世帯において発生した音の分類に用いることが行われている。
【０００３】
転移学習技術では、第１ドメインにおける特徴量の分布と、第２ドメインにおける特徴量の分布とを近づけることにより、第２ドメインにおける分類精度を向上させることができる。例えば、非特許文献１には、Generative Adversarial Network（GAN）を用いてドメイン間の特徴量の分布を近づける転移学習手法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Eric Tzeng, et al. “Adversarial discriminative domain adaptation” The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 7167-7176
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、非特許文献１に記載の技術を、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を適用することが考えられる。しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、第１ドメインの分類モデルに第２ドメインに対応する時系列データを入力する場合に、入力対象の時系列データのタイムスケールを設定することについて考慮されていない。したがって、非特許文献１に記載の技術では、適切なタイムスケールで入力対象の時系列データを抽出することができず、転移学習時を精度良く行うことができなくなるおそれがある。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる分類装置、分類方法及び分類プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る分類装置は、第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得する第１特徴情報取得部と、前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する時系列データ取得部と、前記時系列データ取得部が取得した前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する抽出部と、前記複数のタイムスケールのいずれかに対応し、当該いずれかのタイムスケールに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を生成する複数の生成部と、前記複数の生成部のそれぞれに対応する複数の識別部であって、前記第１特徴情報、又は対応する前記生成部が生成した前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部と、前記識別部における識別精度が向上するように前記複数の識別部の学習を行うとともに、生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように前記複数の生成部の学習を行う学習部と、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習部により学習が行われた後の前記複数の識別部のそれぞれの識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部と、を備える。
【０００８】
前記分類装置は、前記学習部による学習後における前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を決定する決定部をさらに備え、前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、前記決定部が決定した寄与度に基づいて合成することにより、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得してもよい。
【０００９】
前記分類装置は、前記学習部による学習後における前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を決定する決定部をさらに備え、前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、前記寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得してもよい。
【００１０】
前記分類装置は、前記学習部による学習が終了するまでにおける前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する決定部をさらに備え、前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、前記寄与度に基づいて合成してもよい。
【００１１】
前記分類装置は、前記学習部による学習が終了するまでの前記複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度であって、前記第２時系列データの分類結果に影響を与える度合いを示す寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する決定部をさらに備え、前記分類結果取得部は、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを前記分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、前記寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得してもよい。
【００１２】
前記学習部は、前記決定部が決定した前記寄与度が相対的に高い第２特徴情報を生成する前記生成部と、当該生成部に対応する前記識別部との学習回数を、前記寄与度が相対的に低い第２特徴情報を生成する前記生成部と、当該生成部に対応する前記識別部との学習回数に比べて増加させてもよい。
【００１３】
本発明の第２の態様に係る分類方法は、コンピュータが実行する、第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得するステップと、前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得するステップと、取得された前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出するステップと、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を複数生成するステップと、前記第１特徴情報、又は生成された前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別するステップと、前記識別するステップにおける識別精度が向上するように学習を行うステップと、前記生成するステップにおいて生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように学習を行うステップと、前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習が行われた後の前記複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報の識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得するステップと、を備える。
【００１４】
本発明の第３の態様に係る分類プログラムは、コンピュータを、第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得する第１特徴情報取得部、前記第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する時系列データ取得部、前記時系列データ取得部が取得した前記第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する抽出部、前記複数のタイムスケールのいずれかに対応し、当該いずれかのタイムスケールに対応する部分時系列データに基づいて前記第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を生成する複数の生成部、前記複数の生成部のそれぞれに対応する複数の識別部であって、前記第１特徴情報、又は対応する前記生成部が生成した前記第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が前記第１特徴情報であるか前記第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部、前記識別部における識別精度が向上するように前記複数の識別部の学習を行うとともに、生成される前記第２特徴情報が前記第１特徴情報に類似するように前記複数の生成部の学習を行う学習部、及び、前記複数の生成部が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、前記学習部により学習が行われた後の前記複数の識別部のそれぞれの識別結果とに基づいて、前記第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部、として機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る分類装置の概要（その１）を説明する図である。
【図２】第１実施形態に係る分類装置の概要（その２）を説明する図である。
【図３】第１実施形態に係る分類装置の構成を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る分類装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第３実施形態に係る生成部と識別部との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜第１実施形態＞
［分類装置の概要］
図１及び図２は、第１実施形態に係る分類装置の概要を説明する図である。分類装置は、第１ドメインにおける時系列データを分類する第１ドメインの分類モデルを用いて、第１ドメインとは異なる第２ドメインにおける時系列データを分類する転移学習を行うコンピュータである。
【００１８】
分類装置は、第１ドメインの時系列データである第１時系列データの特徴を示す特徴情報である第１特徴情報を取得する。分類装置は、第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する。時系列データは、例えば、複数の時刻と、当該時刻における所定の事象を示す値とを関連付けたデータであり、例えば、宅内における音声データである。なお、時系列データは、音声データであることとしたが、これに限らず、例えば、複数の時刻と、当該時刻における所定の事象を示す値とを関連付けたデータであれば、他のデータであってもよい。
【００１９】
分類装置は、取得した第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する。図１に示す例では、分類装置は、ｍ個の部分時系列データＤ１〜Ｄｍを抽出する。分類装置は、部分時系列データに基づいて、第２時系列データの特徴を示す特徴情報である第２特徴情報を生成する複数の生成部を備えている。分類装置は、複数の生成部により、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する第２特徴情報を生成する。図１に示す例では、分類装置は、ｍ個の部分時系列データＤ１〜Ｄｍのそれぞれに対応して、ｍ個の第２特徴情報ＦＩ１〜ＦＩｍを生成する。
【００２０】
分類装置は、複数の生成部のそれぞれに対応して複数の識別部を備えている。複数の識別部のそれぞれは、第１特徴情報又は第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか第２特徴情報であるかを識別した識別結果を出力する。
【００２１】
分類装置は、識別精度が向上するように複数の識別部の学習を行うとともに、生成される第２特徴情報が第１特徴情報に類似するように複数の生成部の学習を行う。分類装置は、複数の識別部及び複数の生成部の学習を行った後における複数の識別部のそれぞれの識別結果に基づいて、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報ＦＩ１〜ＦＩｍのそれぞれの寄与度Ｐ１〜Ｐｍを算出する。寄与度は、複数のタイムスケールのそれぞれの第２特徴情報に、第２時系列データの分類結果に影響を与える情報が含まれる度合いを示す情報である。
【００２２】
図２に説明を移し、分類装置は、複数のタイムスケールから生成された複数の第２特徴情報ＦＩ１〜ＦＩｍを、第１ドメインにおいて第１特徴情報を分類する分類器に入力する。分類装置は、分類器から出力された、複数の第２特徴情報ＦＩ１〜ＦＩｍのそれぞれに対応する分類結果ｙ１〜ｙｍを、寄与度Ｐ１〜Ｐｍに基づいて合成することにより、第２時系列データに対応する分類結果ｙを取得する。分類装置は、相対的に高い寄与度に対応する第２特徴情報の分類結果が、相対的に低い寄与度に対応する第２特徴情報に比べて、分類結果が第２時系列データに対応する分類結果に影響するように、複数の第２特徴情報ＦＩ１〜ＦＩｍのそれぞれに対応する分類結果を合成する。このようにすることで、分類装置は、ラベルが付されていない第２時系列データに対しても、転移学習を行うことにより、ラベルがある第１ドメインの知識を活用して、時系列データの分類を実現することができる。また、分類装置は、適切なタイムスケールに対応する第２特徴情報の分類結果を第２時系列データに対応する分類結果により強く反映させることができる。したがって、分類装置は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
以下、分類装置の構成について説明する。
【００２３】
［分類装置１の構成例］
図３は、第１実施形態に係る分類装置１の構成を示す図である。分類装置１は、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００２４】
記憶部１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等である。記憶部１１は、分類装置１を機能させるための各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部１１は、分類装置１の制御部１２を、第１特徴情報取得部１２１、時系列データ取得部１２２、抽出部１２３、複数の生成部１２４、複数の識別部１２５、学習部１２６、決定部１２７、及び分類結果取得部１２８として機能させる分類プログラムを記憶する。
【００２５】
制御部１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１２は、記憶部１１に記憶されている各種プログラムを実行することにより、分類装置１に係る機能を制御する。制御部１２は、記憶部１１に記憶されているプログラムを実行することにより、第１特徴情報取得部１２１、時系列データ取得部１２２、抽出部１２３、生成部１２４、識別部１２５、学習部１２６、決定部１２７、及び分類結果取得部１２８として機能する。
【００２６】
第１特徴情報取得部１２１は、第１時系列データの特徴を示す第１特徴情報を取得する。例えば、第１特徴情報は、予め記憶部１１又は外部装置に複数記憶されている。第１特徴情報取得部１２１は、ユーザからの操作を受け付ける操作部（不図示）を介して、第１特徴情報の取得操作を受け付けると、記憶部１１又は外部装置に記憶されている第１特徴情報を複数取得する。
【００２７】
ここで、第１特徴情報は、第１時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応して抽出された複数の部分時系列データを含むデータセットである。また、第１特徴情報は、分類器が第１時系列データの分類を精度良く行うにあたり、第１時系列データの特徴を示す情報が多く含まれるように、複数の部分時系列データを含む割合が予め設定されている。また、複数の部分時系列データは、タイムスケールが異なることから、例えば、基準のサンプリングスケールに調整されているものとする。ここで、第１時系列データには、予め所定のラベルが付されているものとする。例えば、第１時系列データが所定の家庭における環境音を示す時系列データである場合、第１時系列データには、掃除音、料理音等のラベルが付されているものとする。
【００２８】
時系列データ取得部１２２は、第１ドメインと異なる第２ドメインの時系列データである第２時系列データを一以上取得する。例えば、第１時系列データが所定の家庭における環境音を示す時系列データである場合、時系列データ取得部１２２は、所定の家庭とは異なる家庭における環境音を示す時系列データを第２時系列データとして取得する。ここで、第２時系列データには、第１時系列データのように所定のラベルが付されていないものとする。
【００２９】
抽出部１２３は、時系列データ取得部１２２が取得した第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する。抽出部１２３は、部分時系列データの一部が、他の部分時系列データと重複するように、部分時系列データを抽出してもよい。また、抽出部１２３は、部分時系列データの一部が、他の部分時系列データと重複しないように、部分時系列データを抽出してもよい。
【００３０】
ここで、抽出部１２３がｍ個のタイムスケールのそれぞれに対応して、部分時系列データを抽出する場合、第ｍのタイムスケールＴＳｍに対応する部分時系列データを、部分時系列データＤｍとする。
【００３１】
複数の生成部１２４は、複数のタイムスケールのいずれかに対応し、当該いずれかのタイムスケールに対応する部分時系列データに基づいて第２時系列データの特徴を示す第２特徴情報を生成する。ここで、抽出部１２３がｍ個のタイムスケールのそれぞれに対応して部分時系列データを抽出する場合、第ｍの生成部１２４を、生成部１２４−ｍとする。また、第ｍの生成部１２４が生成した第２特徴情報を、第２特徴情報ＦＩｍとする。
【００３２】
複数の識別部１２５は、複数の生成部１２４のそれぞれに対応している。抽出部１２３がｍ個のタイムスケールのそれぞれに対応して部分時系列データを抽出する場合、第ｍの識別部１２５を、識別部１２５−ｍとする。複数の識別部１２５のそれぞれは、第１特徴情報、又は自身に対応する生成部１２４が生成した第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか、第２特徴情報であるかを識別し、識別結果を示す情報を出力する。
【００３３】
学習部１２６は、識別部１２５における識別精度が向上するように複数の識別部１２５の学習を行うとともに、生成される第２特徴情報が第１特徴情報に類似するように、複数の生成部１２４の学習を行う。例えば、学習部１２６は、複数の識別部１２５の学習と、複数の生成部１２４の学習とを交互に行う。学習部１２６は、複数の識別部１２５のそれぞれが出力する識別結果に基づく二値交差エントロピーの変化量が所定量以内に収束するまで、複数の識別部１２５の学習と、複数の生成部１２４の学習とを繰り返し実行する。
【００３４】
決定部１２７は、学習部１２６による学習後における複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果に基づいて、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度を決定する。具体的には、決定部１２７は、学習部１２６による学習後における複数の識別部１２５のそれぞれについて、第１特徴情報と、識別部１２５に対応する生成部１２４が生成した第２識別情報との入力を複数回行うことにより、複数の識別結果を取得する。決定部１２７は、複数の識別部１２５のそれぞれについて、複数の識別結果に基づいて二値交差エントロピーを算出する。
【００３５】
複数の生成部１２４の学習を行うことにより、複数の生成部１２４のそれぞれは、第１特徴情報に類似する第２特徴情報を生成するものの、部分時系列データに含まれる情報に応じて、第１特徴情報に対する類似度がそれぞれ異なるものとなる。これにより、複数の識別部１２５における識別結果の正解率もそれぞれ異なるものとなる。二値交差エントロピーが大きければ大きいほど、生成部１２４が生成した第２特徴情報が第１特徴情報と類似していることを示している。
【００３６】
決定部１２７は、複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果に基づいて算出した二値交差エントロピーが大きいものほど寄与度が高くなるように、複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度を決定する。
【００３７】
決定部１２７は、第２特徴情報ＦＩｉ（ただし、１≦ｉ≦ｍ）に対応する寄与度をＰｉとし、識別部１２５−ｉに対応する二値交差エントロピーをＬｉとすると、第２特徴情報ＦＩｉに対応する寄与度Ｐｉを、以下の式（１）により算出する。
Pi=Li/(L1+L2+…+Lm)・・・（１）
【００３８】
なお、決定部１２７は、上記の式（１）に基づいて寄与度を算出したが、これに限らない。例えば、決定部１２７は、以下の式（２）により寄与度を算出してもよい。なお、ｅｘｐ（ｘ）は、指数関数ｅのｘ乗である。
Pi=exp(Li)/(exp(L1)+exp(L2)+・・・+exp(Lm))・・・（２）
【００３９】
分類結果取得部１２８は、学習部１２６により学習が行われた後に、複数の生成部１２４のそれぞれに第２特徴情報を生成させる。分類結果取得部１２８は、複数の生成部１２４が生成した第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する第１ドメインの分類器に入力し、当該第１ドメインの分類器から分類結果を取得する。
【００４０】
そして、分類結果取得部１２８は、第１ドメインの分類器から取得した分類結果と、学習部１２６により学習が行われた後の複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果とに基づいて、第２時系列データに対応する分類結果を取得する。具体的には、分類結果取得部１２８は、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを一つのデータセットとして第１ドメインの分類器に入力する。そして、分類結果取得部１２８は、当該第１ドメインの分類器から得られる、当該一つのデータセットに含まれる複数の第２特徴情報の分類結果を、決定部１２７が決定した寄与度に基づいて合成することにより、第２時系列データに対応する分類結果を取得する。
【００４１】
例えば、第２特徴情報ＦＩｉを第１ドメインの分類器に入力することにより当該分類器から得られる分類結果をｙｉとした場合、分類結果取得部１２８は、以下の式（３）により、第２時系列データに対応する分類結果ｙを算出する。
y=y1*P1+y2*P2+…+ym*Pm・・・（３）
【００４２】
なお、分類結果取得部１２８は、上記の式（３）に基づいて分類結果ｙを算出したが、これに限らない。分類結果取得部１２８は、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを第１ドメインの分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、第２時系列データに対応する分類結果を取得してもよい。
【００４３】
例えば、分類結果取得部１２８は、第１ドメインの分類器から得られる複数の第２特徴情報のそれぞれの分類結果のうち、寄与度が最も高い第２特徴情報に対応する分類結果を、第２時系列データに対応する分類結果としてもよい。また、分類結果取得部１２８は、寄与度が最も高い第２特徴情報のみを第１ドメインの分類器に入力し、当該分類結果から得られる分類結果を第２時系列データに対応する分類結果としてもよい。このようにすることで、分類装置１の処理負荷を軽減しつつ、第２時系列データに対応する分類結果を取得することができる。
【００４４】
［分類装置１における処理の流れ］
続いて、分類装置１における処理の流れの一例について説明する。図４は、本実施形態に係る分類装置１に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【００４５】
まず、第１特徴情報取得部１２１は、第１時系列データの特徴を示す第１特徴情報を取得する（Ｓ１）。
続いて、時系列データ取得部１２２は、第２ドメインの時系列データである第２時系列データを取得する（Ｓ２）。
【００４６】
続いて、抽出部１２３は、Ｓ２において時系列データ取得部１２２が取得した第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の部分時系列データを抽出する（Ｓ３）。
【００４７】
続いて、複数の生成部１２４は、自身に対応するタイムスケールで抽出された部分時系列データに基づいて、第２時系列データの特徴を示す第２特徴情報を生成する（Ｓ４）。
また、学習部１２６は、生成部１２４が生成した第２特徴情報又は第１特徴情報を識別部１２５に入力し、識別部１２５に、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか、第２特徴情報であるかを識別させる（Ｓ５）。
続いて、学習部１２６は、複数の識別部１２５の学習を行うとともに、複数の生成部１２４の学習を行う（Ｓ６）。Ｓ４からＳ６の処理は、例えば、複数の識別部１２５のそれぞれに対応する二値交差エントロピーの変化量が所定量以内に収束するまで繰り返し実行される。
【００４８】
続いて、決定部１２７は、Ｓ４からＳ６の処理が繰り返され、複数の生成部１２４及び複数の識別部１２５の学習が行われた後に、複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果に基づいて、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度を決定する（Ｓ７）。
【００４９】
続いて、分類結果取得部１２８は、複数の生成部１２４及び複数の識別部１２５の学習が行われた後に、複数の生成部１２４に第２特徴情報を生成させる（Ｓ８）。
続いて、分類結果取得部１２８は、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報を第１ドメインの分類器に入力することにより、当該複数の第２特徴情報の分類結果を取得する（Ｓ９）。
続いて、分類結果取得部１２８は、取得した複数の第２特徴情報の分類結果を寄与度に基づいて合成することにより、第２時系列データに対応する分類結果を取得する（Ｓ１０）。
【００５０】
［第１実施形態における効果］
以上の通り、第１実施形態に係る分類装置１は、第２ドメインの第２時系列データから、複数のタイムスケールのそれぞれに対応して抽出された複数の部分時系列データに基づいて第２時系列データの特徴を示す第２特徴情報を生成する複数の生成部１２４と、第１ドメインの第１時系列データの特徴を示す第１特徴情報、又は生成した第２特徴情報が入力されると、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか第２特徴情報であるかを識別する複数の識別部１２５とを備える。また、分類装置１は、複数の生成部１２４と、複数の識別部１２５との学習を行う学習部１２６と、複数の第２特徴情報のそれぞれを、第１特徴情報を分類する分類器に入力し、当該分類器から得られる結果と、学習後の複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果とに基づいて、第２時系列データに対応する分類結果を取得する分類結果取得部１２８とを備える。
【００５１】
このようにすることで、分類装置１は、適切なタイムスケールに対応する第２特徴情報の分類結果を、第２時系列データに対応する分類結果により強く反映させることができる。これにより、分類装置１は、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
【００５２】
＜第２実施形態＞
［生成部１２４及び識別部１２５を学習しながら寄与度を決定する］
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態に係る分類装置１は、生成部１２４及び識別部１２５を学習しながら寄与度を決定する点で第１実施形態と異なる。以下、第２実施形態に係る分類装置１について説明する。なお、第１実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００５３】
第２実施形態において、決定部１２７は、学習部１２６による複数の生成部１２４及び複数の識別部１２５の学習が開始してから終了するまでの間における複数の識別部１２５のそれぞれが出力する識別結果に基づいて、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する。
【００５４】
具体的には、決定部１２７は、学習部１２６による複数の生成部１２４及び複数の識別部１２５の学習中に、複数の識別部１２５の識別結果と、正解との関係に基づいて、二値交差エントロピーを算出する。決定部１２７は、学習中における複数の識別部１２５の二値交差エントロピーに基づいて寄与度を算出する。決定部１２７は、例えば、第１実施形態に示す式（１）又は式（２）に基づいて寄与度を算出する。
【００５５】
学習部１２６は、算出した寄与度に基づいて、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報を識別部１２５に入力する割合を決定することにより、複数の生成部１２４及び複数の識別部１２５のそれぞれの学習回数を異ならせる。例えば、学習部１２６は、決定部１２７が決定した寄与度が相対的に高い第２特徴情報を生成する生成部１２４と、当該生成部１２４に対応する識別部１２５との学習回数を、寄与度が相対的に低い第２特徴情報を生成する生成部１２４と、当該生成部１２４に対応する識別部１２５との学習回数に比べて増加させる。このようにすることで、寄与度が高く、第２時系列データの分類に影響を与えやすいタイムスケールの第２特徴情報に対応する生成部１２４及び識別部１２５の学習を強化することができる。
【００５６】
分類結果取得部１２８は、第１実施形態と同様に、学習部１２６により学習が行われた後に、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを第１ドメインの分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、寄与度に基づいて合成する。例えば、分類結果取得部１２８は、第１実施形態に示す式（３）により、第２時系列データに対応する分類結果を算出する。
【００５７】
なお、分類結果取得部１２８は、第１実施形態に示す式（３）に基づいて分類結果を算出したが、これに限らない。分類結果取得部１２８は、第１実施形態と同様に、複数の生成部１２４が生成した複数の第２特徴情報のそれぞれを第１ドメインの分類器に入力した場合に当該分類器から得られる分類結果のうち、寄与度が相対的に高い一以上の第２特徴情報に対応する分類結果に基づいて、第２時系列データに対応する分類結果を取得してもよい。
【００５８】
［第２実施形態における効果］
以上の通り、第２実施形態に係る分類装置１は、学習部１２６による学習が終了するまでの間における複数の識別部１２５のそれぞれの識別結果に基づいて、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する複数の第２特徴情報のそれぞれの寄与度を更新することにより、当該寄与度を決定する。そして、分類装置１は、複数の第２特徴情報のそれぞれを分類器に入力した場合に当該分類器から得られる結果を、寄与度に基づいて合成する。このようにすることで、第２実施形態に係る分類装置１は、第１実施形態と同様に、異なるドメインに対応する時系列データ間の転移学習を精度良く行うことができる。
【００５９】
＜第３実施形態＞
［複数のタイムスケールのそれぞれに対応する第２特徴情報を一つの識別部１２５により識別する］
続いて、第３実施形態について説明する。第１実施形態及び第２実施形態では、複数のタイムスケールのそれぞれに対応して複数の生成部１２４及び識別部１２５を設け、これらの生成部１２４及び識別部１２５の学習を行った。しかしながら、一つのタイムスケールに対応する第２特徴情報の数や多様性は、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する第２特徴情報の数や多様性に比べて少ないことから、学習を行った場合に、生成部１２４における第２特徴情報の生成精度に比べて、識別部１２５における識別精度が高くなってしまうことがある。これに対し、第３実施形態に係る分類装置１は、識別部１２５を一つのみ備えており、複数のタイムスケールのそれぞれに対応する第２特徴情報を一つの識別部１２５により識別する点で第１実施形態と異なる。以下、第３実施形態に係る分類装置１について説明する。なお、第１実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００６０】
図５は、第３実施形態に係る生成部１２４と識別部１２５との関係を示す図である。図５に示すように、第３実施形態に係る分類装置１は、複数の生成部１２４と、一つの識別部１２５とを備える。
【００６１】
識別部１２５は、第１特徴情報、又は、複数の生成部１２４のそれぞれが生成した複数のタイムスケールのそれぞれに対応する第２特徴情報の入力を受け付けると、入力された特徴情報が第１特徴情報であるか、第２特徴情報であるかを識別する。
【００６２】
学習部１２６は、識別部１２５における識別精度が向上するように識別部１２５の学習を行うとともに、生成される第２特徴情報が第１特徴情報に類似するように、複数の生成部１２４の学習を行う。識別部１２５の学習は、全てのタイムスケールのそれぞれの特徴情報に基づいて行われることから、全てのタイムスケールの特徴情報から影響を受けることとなる。したがって、一つのタイムスケールの特徴情報に基づいて識別部１２５を学習する場合に比べて、識別部１２５の学習による精度向上を抑制し、生成部１２４に比べて過学習の状態となってしまうことを抑制することができる。
【００６３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。
【符号の説明】
【００６４】
１・・・分類装置、１１・・・記憶部、１２・・・制御部、１２１・・・第１特徴情報取得部、１２２・・・時系列データ取得部、１２３・・・抽出部、１２４・・・生成部、１２５・・・識別部、１２６・・・学習部、１２７・・・決定部、１２８・・・分類結果取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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