(57)【要約】【課題】学習後の性能を向上させることができる訓練データの拡張を効率良く行う。【解決手段】学習済みモデル２０の学習に利用した訓練データを、拡張手法毎に複数の拡張強度を振って加工することにより拡張データを生成し（Ｓ２０）、学習済みモデル２０の学習に利用していない検定データを学習済みモデル２０で認識させた場合のスコアと、拡張データの各々を認識させた場合のスコアとの差が所定範囲内となる拡張データに対応する拡張強度を、最適な拡張強度として決定する（Ｓ２８）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成する拡張部と、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び前記拡張部により生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出する導出部と、
前記導出部により導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する決定部と、
を含む訓練データ拡張装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記検定データに対する推論率と最も近い推論率となる前記拡張データに対応する前記度合いを、前記最適な度合いとして決定する請求項１に記載の訓練データ拡張装置。
【請求項３】
前記導出部は、同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率の統計値を、前記拡張データに対する推論率として導出し、
前記決定部は、加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
請求項１又は請求項２に記載の訓練データ拡張装置。
【請求項４】
前記導出部は、同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率を導出し、
前記決定部は、拡張データ毎の前記推論率と、前記検定データに対する推論率とに基づいて、前記拡張データ毎に、かつ加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
請求項１又は請求項２に記載の訓練データ拡張装置。
【請求項５】
加工の種類毎に、前記決定部により決定された度合いで加工された拡張データを利用して、前記モデルを再学習する学習部を含む請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の訓練データ拡張装置。
【請求項６】
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成し、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出し、
導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する
ことを含む処理をコンピュータが実行する訓練データ拡張方法。
【請求項７】
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成し、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出し、
導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための訓練データ拡張プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、訓練データ拡張装置、訓練データ拡張方法、及び訓練データ拡張プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、深層学習をはじめとする人工知能技術の進展が目覚しい。特に、大量のデータからあるルールを発見し認識及び予測を実現するデータドリブン型の人工知能が大きな成果を挙げている。これら、データドリブン型の人工知能の能力は、モデルを学習するデータの量及び質にその認識及び予測能力が左右されることが知られている。しかし、データの収集、データの整形、ラベル付けなどの整理を人間が行う必要があるため、多くのコストがかかる。また、取得できるデータ数がプライバシーや、発生頻度が低いなどの問題で制限されることも多々ある。
【０００３】
そこで、既存のデータを加工して、あたかも新たなデータであるかのようにし、データ量を増やすデータ拡張という手法が一般に用いられている。例えば、音声データの場合、オリジナルの訓練データにノイズを重畳することで、新たな訓練データを生成する。また、例えば、画像データの場合、オリジナルの訓練データに、平行移動、回転、歪み等の加工を加えることで、新たな訓練データを生成する。
【０００４】
また、複数の分類カテゴリの全てに対して十分な数の教師画像を準備することができない場合でも、効果的に学習を行うための教師データ作成方法が提案されている。この方法では、複数の教師画像のそれぞれに対して、複数の分類カテゴリのうち当該教師画像が分類されるべき一の分類カテゴリを関連付ける。また、この方法では、複数の分類カテゴリのうち少なくとも１つを対象カテゴリとして、当該対象カテゴリに関連付けられた教師画像について求めた複数種の特徴量の値の組を、当該対象カテゴリに関連付けられた教師データとする。また、この方法では、一の教師データに基づき、複数種の特徴量からなる特徴量空間において当該教師データが占める点からの距離が所定距離以内である点に対応する新たな特徴量の値の組を生成する。そして、この方法では、それらの特徴量の値を対象カテゴリに関連付けられた新たな教師データとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１７８２２９号公報
【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、オリジナルの訓練データに加工を加えて新たな訓練データを生成する場合、加えるノイズの大きさや平行移動の量などの加工の度合いはランダムに調整されて、訓練データが生成される。この加工の度合いが小さ過ぎたり、大き過ぎたりした場合には、新たな訓練データを用いて再学習したモデルの認識性能が向上しないケースがあり、人間が試行錯誤して加工の度合いを調整して、新たな訓練データの生成及び再学習を繰り返す必要があった。
【０００７】
一つの側面として、開示の技術は、学習後の性能を向上させることができる訓練データの拡張を効率良く行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの態様として、開示の技術は、モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成する拡張部を含む。また、開示の技術は、前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び前記拡張部により生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出する導出部を含む。さらに、開示の技術は、前記導出部により導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する決定部を含む。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面として、学習後の性能を向上させることができる訓練データの拡張を効率良く行うことができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る訓練データ拡張装置の機能ブロック図である。
【図２】拡張手法及び拡張強度の一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る訓練データ拡張装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図４】訓練データ拡張処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】訓練データ拡張処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】訓練データ拡張処理を説明するための図である。
【図７】訓練データ拡張処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、開示の技術に係る実施形態の一例を説明する。
【００１２】
図１に示すように、本実施形態に係る訓練データ拡張装置１０には、訓練データ集合及び検定データ集合が入力され、学習済みモデル２０が学習される。
【００１３】
訓練データ集合とは、モデルの学習に利用される訓練データのデータセットであり、各訓練データは、例えば、特徴量等のデータとそのデータが示す正解のラベルとのペアで構成される。
【００１４】
検定データ集合とは、モデルの学習状態を評価するための検定データのデータセットである。各検定データは、訓練データと同様に、データと正解のラベルとのペアで構成されるが、訓練データとは異なり、モデルの学習には利用されない。
【００１５】
学習済みモデル２０とは、訓練データ、又は訓練データと後述する拡張データとによって学習し終わったモデルである。学習済みモデル２０は、入力されたデータを認識して、そのデータが示す正解を予測する機能を有している。
【００１６】
訓練データ拡張装置１０は、機能的には、図１に示すように、学習部１２と、拡張部１４と、導出部１６と、決定部１８とを含む。
【００１７】
学習部１２は、訓練データ拡張装置１０に入力された訓練データ集合を利用してモデルを学習し、初期の学習済みモデル２０を生成する。なお、初期の学習済みモデル２０は外部から入力されてもよい。また、学習部１２は、後述する決定部１８により決定された拡張強度で拡張部１４により生成された拡張データを利用して、学習済みモデル２０を再学習する。
【００１８】
拡張部１４は、学習済みモデル２０の学習に利用した訓練データ集合に含まれる少なくとも一部の訓練データの各々を、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成する。以下では、データの加工方法を「拡張手法」、加工の度合いを「拡張強度」という。拡張手法は、訓練データの種別によって様々な手法をとり得る。例えば、訓練データが画像データの場合であれば、平行移動、回転、拡大縮小、歪みなどの手法を取り得る。また、拡張手法をそれぞれ別個に訓練データに適用してもよいし、複数の拡張手法を組み合わせて適用してもよい。
【００１９】
具体的には、拡張部１４は、各訓練データに対して、拡張手法毎かつ拡張強度毎の加工を加えた拡張データを生成する。例えば、訓練データが画像データの場合において、図２に示すように、拡張手法及び拡張強度が定められているとする。図２において、「拡張強度（Ｘ）」は、「最小値」から「最大値」にわたって、「繰り返し変化幅」で変化させた各値である。「名称」で示される「拡張手法」毎に、「拡張方法の概要」で示される手法に「拡張強度（Ｘ）」の値を適用することで、拡張手法毎かつ拡張強度毎の加工が特定される。
【００２０】
図２の例で、拡張手法「明度」を適用する場合、拡張部１４は、各訓練データの各画素の輝度値に、−１２８〜１２８までの１６刻みの値をそれぞれ加算した拡張データを生成する。すなわち、拡張部１４は、訓練データの各画素の輝度値に「−１２８」を加算した拡張データ、「−１１２」を加算した拡張データ、・・・、「１１２」を加算した拡張データ、「１２８」を加算した拡張データをそれぞれ生成する。拡張部１４は、他の拡張手法についても同様に拡張データを生成する。
【００２１】
また、拡張部１４は、後述する決定部１８から拡張手法毎の最適な拡張強度が通知されると、訓練データ集合に含まれる各訓練データに対して、拡張手法毎に、通知された拡張強度で加工した拡張データを生成する。
【００２２】
拡張部１４は、拡張手法毎に拡張強度を振って生成した拡張データを導出部１６へ受け渡す。また、拡張部１４は、拡張手法毎に決定された拡張強度で生成した拡張データを学習部１２へ受け渡す。
【００２３】
導出部１６は、検定データ、及び拡張部１４により生成された拡張データの各々を学習済みモデル２０で認識させた場合のスコアを導出する。スコアとしては、検定データ又は拡張データを学習済みモデル２０に入力し、認識及び予測を実施した際の出力と正解との差分によって得られる指標を用いることができる。例えば、認識率（正解率）や推論損失（誤認識率）等の推論率を用いることができる。以下では、スコアとして推論損失を用いる場合について説明する。
【００２４】
導出部１６は、検定データ集合に含まれる検定データの各々のスコアの平均を、検定データのスコアとして導出する。また、導出部１６は、同一の拡張手法及び拡張強度により生成された訓練データの各々のスコアの平均を、その拡張手法及び拡張強度についての拡張データのスコアとして導出する。なお、平均に代えて、最大値、最小値、中央値等の他の統計値を用いてスコアを導出してもよい。
【００２５】
ここで、拡張データについてのスコアが高い場合（推論損失の場合は、スコアの値が小さい場合）は、生成された拡張データと、その拡張データのオリジナルである訓練データとの差が小さいことを表す。そのため、生成された拡張データを利用した再学習後のモデルの性能向上が見込めない可能性が高い。一方、スコアが低い場合（推論損失の場合は、スコアの値が大きい場合）は、生成された拡張データは、その拡張データのオリジナルである訓練データからの変動が大き過ぎて、生成された拡張データは訓練データとしての適正を失っている可能性が高い。そのため、生成された拡張データを利用した再学習後のモデルの性能向上が見込めない可能性が高い。
【００２６】
また、検定データは、学習済みモデル２０の学習には利用されないため、学習済みモデル２０にとって未知のデータである。その検定データのスコアと同程度のスコアの拡張データは、学習済みモデル２０にとって未知のデータに近づいていることが想定され、再学習後のモデルの性能向上が見込める。
【００２７】
上記の点を考慮して、決定部１８は、導出部１６により導出された検定データのスコアと、各拡張手法及び拡張強度について拡張データのスコアとの差が所定範囲内となる拡張強度を、その拡張手法について最適な拡張強度として決定する。スコアの差が所定範囲内であれば、最適な拡張強度として複数段階分を決定してもよいし、検定データのスコアと最も近いスコアとなる拡張データに対応する拡張強度を１つ決定してもよい。
【００２８】
決定部１８は、決定した拡張手法毎の拡張強度を拡張部１４へ受け渡す。これにより、拡張部１４において、訓練データ集合に含まれる訓練データの各々に対して、拡張手法毎に、決定された拡張強度で加工が行われた拡張データが生成される。そして、学習部１２において、訓練データと拡張データとを利用して、学習済みモデル２０の再学習が行われる。
【００２９】
訓練データ拡張装置１０は、例えば図３に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、一時記憶領域としてのメモリ４２と、不揮発性の記憶部４３とを備える。また、コンピュータ４０は、入力部、表示部等の入出力装置４４と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ（Read/Write）部４５とを備える。また、コンピュータ４０は、インターネット等のネットワークに接続される通信Ｉ／Ｆ４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力装置４４、Ｒ／Ｗ部４５、及び通信Ｉ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。
【００３０】
記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を、訓練データ拡張装置１０として機能させるための訓練データ拡張プログラム５０が記憶される。訓練データ拡張プログラム５０は、学習プロセス５２と、拡張プロセス５４と、導出プロセス５６と、決定プロセス５８とを有する。また、記憶部４３は、学習済みモデル２０を構成する情報が記憶される情報記憶領域６０を有する。
【００３１】
ＣＰＵ４１は、訓練データ拡張プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、訓練データ拡張プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、学習プロセス５２を実行することで、図１に示す学習部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、拡張プロセス５４を実行することで、図１に示す拡張部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、導出プロセス５６を実行することで、図１に示す導出部１６として動作する。また、ＣＰＵ４１は、決定プロセス５８を実行することで、図１に示す決定部１８として動作する。また、ＣＰＵ４１は、情報記憶領域６０から情報を読み出して、学習済みモデル２０をメモリ４２に展開する。これにより、訓練データ拡張プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、訓練データ拡張装置１０として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。
【００３２】
なお、訓練データ拡張プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００３３】
次に、本実施形態に係る訓練データ拡張装置１０の作用について説明する。訓練データ拡張装置１０において、モデルの学習が指示され、訓練データ集合が入力されると、訓練データ拡張装置１０において、図４及び図５に示す訓練データ拡張処理が実行される。なお、訓練データ拡張処理は、開示の技術の訓練データ拡張方法の一例である。図４及び図５に示すフローチャートと共に、図６及び図７に示す訓練データ拡張処理の説明図を参照して、訓練データ拡張処理について説明する。
【００３４】
図４に示すステップＳ１２で、学習部１２が、訓練データ拡張装置１０に入力された訓練データ集合を利用してモデルを学習し、初期の学習済みモデル２０を生成する（図６のＳ１２も参照）。
【００３５】
次に、ステップＳ１４で、導出部１６が、訓練データ拡張装置１０に入力された検定データ集合を受け付け、検定データの各々を学習済みモデル２０で認識させた場合のスコアの平均を、検定データのスコアとして導出する（図６のＳ１４も参照）。
【００３６】
次に、ステップＳ１６で、拡張部１４が、例えば図２に示すように予め定められた複数の拡張手法から１つの拡張手法を選択する。
【００３７】
次に、ステップＳ１８で、拡張部１４が、選択した拡張手法について、拡張強度を最小値に設定する。
【００３８】
次に、ステップＳ２０で、拡張部１４が、学習済みモデル２０の学習に利用した訓練データ集合に含まれる少なくとも一部の訓練データの各々に、上記ステップＳ１８で設定した拡張強度で、上記ステップＳ１６で選択した拡張手法による加工を行う。これにより、拡張部１４は、拡張データを生成する（図６のＳ２０も参照）。図６の例では、ある拡張手法について、１つの訓練データから、拡張強度が拡張強度１、２、・・・、ｎ−１、ｎと振られたｎ個の拡張データが生成される。
【００３９】
次に、ステップＳ２２で、導出部１６が、上記ステップＳ２２で生成された拡張データの各々を学習済みモデル２０で認識させた場合のスコアを得る。そして、導出部１６は、拡張強度毎の各拡張データのスコアの平均を、上記ステップＳ１６で選択した拡張手法の上記ステップＳ１８で設定した拡張強度についての拡張データのスコアとして導出する（図６のＳ２２も参照）。
【００４０】
次に、ステップＳ２４で、拡張部１４が、現在設定されている拡張強度が、現在選択されている拡張手法の拡張強度の最大値か否かを判定する。拡張強度が最大値の場合には、ステップＳ２８へ移行し、拡張強度が最大値に達していない場合には、ステップＳ２６へ移行する。
【００４１】
ステップＳ２６で、拡張部１４が、拡張強度を変化幅分変更して、ステップＳ２０に戻る。
【００４２】
一方、ステップＳ２８では、決定部１８が、上記ステップＳ１４で導出された検定データのスコアと、上記ステップＳ２２で導出された拡張強度毎の拡張データのスコアとを比較する。そして、決定部１８は、上記ステップＳ１６で選択された拡張手法についての最適な拡張強度を決定する（図６のＳ２８も参照）。ここでは、検定データのスコアと最も近いスコアとなる拡張データに対応する拡張強度を１つ決定するものとする。
【００４３】
図６において、「検定データのスコア」及び「拡張データのスコア」の各々に併記した数字がスコア（ここでは推論損失）である。この場合、拡張強度ｎ−１で生成された拡張データのスコア（０．４８）が、検定データのスコア（０．５）に最も近いため、拡張強度ｎ−１が最適な拡張強度として決定される（図６の点線部）。
【００４４】
次に、ステップＳ３０で、拡張部１４が、全ての種類の拡張手法について選択済みか否かを判定する。未選択の拡張手法が存在する場合には、ステップＳ１６に戻る。全ての種類の拡張手法について選択済みの場合には、図５のステップＳ３２へ移行する。
【００４５】
ステップＳ３２では、拡張部１４が、拡張手法を１つ選択する。次に、ステップＳ３４で、拡張部１４が、選択した拡張手法について、上記ステップＳ２８で決定された拡張強度を設定する。次に、ステップＳ３６で、拡張部１４が、訓練データ集合に含まれる訓練データの各々に、上記ステップＳ３４で設定した拡張強度、すなわち最適な拡張強度で、上記ステップＳ３２で選択した拡張手法による加工を行う。これにより、拡張部１４は、最適な拡張強度で加工された拡張データを生成する。
【００４６】
次に、ステップＳ３８で、拡張部１４が、全ての種類の拡張手法について選択済みか否かを判定する。未選択の拡張手法が存在する場合には、ステップＳ３２に戻る。全ての種類の拡張手法について選択済みの場合には、ステップＳ４０へ移行する。
【００４７】
ステップＳ４０では、学習部１２が、訓練データ集合に含まれる訓練データの各々と、上記ステップＳ３６で生成された拡張データの各々とを利用して、学習済みモデル２０を再学習する（図７のＳ４０も参照）。そして、訓練データ拡張処理は終了する。
【００４８】
再学習された学習済みモデル２０については、図７のＳ４２に示すように、検定データ集合を用いて、検定データのスコアを導出する。このときのスコアと再学習前に導出された検定データのスコアとを比較することにより、モデルの認識性能の向上を確認することができる。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態における訓練データ拡張装置によれば、訓練データで学習済みのモデルで検定データを認識した際のスコアと、拡張強度を振って生成した拡張データの各々を認識した際のスコアとを比較する。そして、検定データのスコアとの差が所定範囲内となるスコアの拡張データに対応する拡張強度を最適な拡張強度として決定する。そして、決定した拡張強度で生成された拡張データを利用してモデルを再学習する。これにより、学習後の性能を向上させることができる訓練データの拡張を効率良く行うことができる。
【００５０】
具体的には、ランダムに生成した拡張データでモデルを再学習して、認識性能を確認する場合には、最適な拡張強度を探すために、試行錯誤的に複数回モデルを学習する必要がある。一方、本実施形態では、モデルの学習は最初の１回と、生成した拡張データを利用した再学習の１回との合計２回のみでよい。
【００５１】
また、ＣＩＦＡＲ−１０の画像データセットを使用し、図２に示す７種類の拡張手法で拡張データを生成したケースにおいて、ランダムに拡張データを生成する場合の認識率が８５％であったのに対し、本実施形態では、認識率８８％と約３％の向上が確認された。
【００５２】
なお、上記実施形態では、訓練データ集合に対して、拡張手法毎に全訓練データに対して共通の最適な拡張強度を決定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、各訓練データについて、拡張手法毎の最適な拡張強度を決定してもよい。具体的には、訓練データに対して拡張強度を振って生成した拡張データの各々について導出されたスコアと、検定データのスコアとを比較して、その訓練データについて最適な拡張強度を決定すればよい。この場合、同一種類の拡張手法であっても、訓練データによって最適な拡張強度が異なる場合がある。
【００５３】
また、上記実施形態では、主に訓練データが画像データである場合について説明したが、これに限定されず、音声データやテキストデータなど、他のデータに対しても適用可能である。例えば、音声データの場合、周波数や位相を拡張強度に応じてシフトさせることで、拡張データを生成することができる。
【００５４】
本実施形態のような訓練データの拡張及びモデルの学習は、人工知能分野、特に画像認識や音声認識システムでの深層学習で有効である。具体例として、街中に設置されたカメラで撮影された映像から、自動車や歩行者等のオブジェクトを認識し、人流及び交通量などを測定する交通管理監視カメラシステムなどへの適用が想定される。また、画像認識ＡＰＩ（Application Programming Interface）や音声認識ＡＰＩなどのＡＩ（Artificial Intelligence）クラウドサービスなどにも適用可能である。また、製造した部品の欠陥を画像認識によって検出する画像検査システムや、レントゲン画像から病変を認識する画像診断システムなどへの適用も可能である。
【００５５】
また、上記実施形態では、訓練データ拡張プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。
【００５６】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００５７】
（付記１）
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成する拡張部と、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び前記拡張部により生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出する導出部と、
前記導出部により導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する決定部と、
を含む訓練データ拡張装置。
【００５８】
（付記２）
前記決定部は、前記検定データに対する推論率と最も近い推論率となる前記拡張データに対応する前記度合いを、前記最適な度合いとして決定する付記１に記載の訓練データ拡張装置。
【００５９】
（付記３）
前記導出部は、同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率の統計値を、前記拡張データに対する推論率として導出し、
前記決定部は、加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記１又は付記２に記載の訓練データ拡張装置。
【００６０】
（付記４）
前記導出部は、同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率を導出し、
前記決定部は、拡張データ毎の前記推論率と、前記検定データに対する推論率とに基づいて、前記拡張データ毎に、かつ加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記１又は付記２に記載の訓練データ拡張装置。
【００６１】
（付記５）
加工の種類毎に、前記決定部により決定された度合いで加工された拡張データを利用して、前記モデルを再学習する学習部を含む付記１〜付記４のいずれか１項に記載の訓練データ拡張装置。
【００６２】
（付記６）
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成し、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出し、
導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する
ことを含む処理をコンピュータが実行する訓練データ拡張方法。
【００６３】
（付記７）
前記検定データに対する推論率と最も近い推論率となる前記拡張データに対応する前記度合いを、前記最適な度合いとして決定する付記６に記載の訓練データ拡張方法。
【００６４】
（付記８）
同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率の統計値を、前記拡張データに対する推論率として導出し、
加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記６又は付記７に記載の訓練データ拡張方法。
【００６５】
（付記９）
同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率を導出し、
拡張データ毎の前記推論率と、前記検定データに対する推論率とに基づいて、前記拡張データ毎に、かつ加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記６又は付記７に記載の訓練データ拡張方法。
【００６６】
（付記１０）
加工の種類毎に、決定された度合いで加工された拡張データを利用して、前記モデルを再学習することをさらに含む処理を前記コンピュータが実行する付記６〜付記９のいずれか１項に記載の訓練データ拡張方法。
【００６７】
（付記１１）
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成し、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出し、
導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための訓練データ拡張プログラム。
【００６８】
（付記１２）
前記検定データに対する推論率と最も近い推論率となる前記拡張データに対応する前記度合いを、前記最適な度合いとして決定する付記１１に記載の訓練データ拡張プログラム。
【００６９】
（付記１３）
同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率の統計値を、前記拡張データに対する推論率として導出し、
加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記１１又は付記１２に記載の訓練データ拡張プログラム。
【００７０】
（付記１４）
同一種類の加工が行われた拡張データの各々についての前記度合い毎の前記推論率を導出し、
拡張データ毎の前記推論率と、前記検定データに対する推論率とに基づいて、前記拡張データ毎に、かつ加工の種類毎に前記最適な度合いを決定する
付記１１又は付記１２に記載の訓練データ拡張プログラム。
【００７１】
（付記１５）
加工の種類毎に、決定された度合いで加工された拡張データを利用して、前記モデルを再学習することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための付記１１〜付記１４のいずれか１項に記載の訓練データ拡張プログラム。
【００７２】
（付記１６）
モデルの学習に利用した訓練データを、異なる複数段階の度合いで加工することにより拡張データを生成し、
前記モデルの学習に利用していない検定データ、及び生成された拡張データの各々を前記モデルで認識させた場合の推論率を導出し、
導出された前記検定データに対する推論率と、前記拡張データに対する推論率との差が所定範囲内となる前記拡張データに対応する前記度合いを、最適な度合いとして決定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための訓練データ拡張プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【００７３】
１０   訓練データ拡張装置
１２   学習部
１４   拡張部
１６   導出部
１８   決定部
２０   学習済みモデル
４０   コンピュータ
４１   ＣＰＵ
４２   メモリ
４３   記憶部
４９   記憶媒体
５０   訓練データ拡張プログラム
【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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【図６】
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【図７】
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