(57)【要約】【課題】既存の学習用データを用いて新たな学習用データを生成する際に、冗長な学習用データの生成を抑制する。【解決手段】変換部２０は、複数の学習用データのうちの任意の学習用データである第１学習用データを変換して、第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得する。類似度算出部２２は、第１学習用データから得られる特徴量と変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出する。また、類似度算出部２２は、第１学習用データとは異なる学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出する。設定部２６は、類似度算出部２２によって算出された、第１類似度が第２類似度よりも大きい場合に、変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得し、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、
前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出し、
前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項２】
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度が、予め定められた第１閾値よりも小さい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度と、前記第２類似度のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記学習用データから得られる前記特徴量は、ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークの重みパラメータは、複数の前記学習用データによって予め学習され、
前記学習用データから得られる前記特徴量は、学習済みの前記重みパラメータを含む前記ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
請求項４に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
複数の前記学習用データには正解ラベルが付与されており、
新たな学習用データを設定する際に、前記第１学習用データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを前記変換後学習用データへ付与する、
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項７】
前記第１学習用データに付与される正解ラベルと前記第２学習用データに付与される正解ラベルとが異なる、
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項８】
前記特徴量は、ニューラルネットワーク内の特徴抽出層から出力されるデータである、
請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項９】
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得し、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、
前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出し、
前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項１０】
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得する変換部と、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された、前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する設定部と、
を含む情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、情報処理プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、学習用画像の収集作業を効率化する識別器学習画像生成プログラムが知られている。この識別器学習画像生成プログラムは、分類基準となる代表画像を入力し、切出された複数の学習画像の代表画像に対する類似度または相違度を計算し、複数の学習画像を、類似度が高い順または前記相違度が低い順に並び替えて表示装置に表示する。そして、識別器学習画像生成プログラムは、ユーザが選択した１つ以上の学習画像を同一クラスに属するものとして記憶装置に記録する。
【０００３】
また、正解ラベルを表す物体等が一部に映る学習画像を用いて学習を行う場合に、学習画像にラベル付けを行うだけで、物体の位置検出を行うことができる画像処理装置が知られている。この画像処理装置は、学習画像の全体画像又は部分画像である処理対象画像を生成し、処理対象画像の特徴量を算出し、その特徴量と、特徴量に対応する学習画像に付与された正解ラベルとの組である教師データに基づいて、分類器データを生成する。そして、画像処理装置は、学習画像又は処理対象画像に基づいて画像群を生成し、分類器データを用いて、生成した画像群の各画像を分類して、各画像の分類スコアを算出し、算出した分類スコアと画像群とに基づいて、処理対象画像を再生成する。
【０００４】
また、実環境下で対象物体を撮影した情報に基づき、環境条件を反映して対象物体の表面輝度を近似した学習画像を、容易に生成する画像処理装置が知られている。この画像処理装置は、物体の輝度画像と物体の距離画像とを入力する。また、画像処理装置は、輝度画像に基づいて、距離画像に含まれている複数の第１の領域の面の向きに係る情報を取得する。次に、画像処理装置は、複数の第１の領域の面の向きに係る情報と、輝度画像において複数の第１の領域に対応する複数の第２の領域の輝度値と、の間の対応関係を表す観測データ分布を取得する。そして、画像処理装置は、取得した観測データ分布に基づいて、物体の学習画像を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2011-145791号公報
【特許文献２】国際公開第2014/174932号
【特許文献３】特開2017-120672号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
機械学習によって所定の学習モデルを学習させる際には、大量の学習用データが必要となる。そのため、十分な量の学習用データを用意するために、既存の学習用データセットを用いて新たな学習用データの生成が行われる場合がある。
【０００７】
しかし、新たな学習用データを生成する際には、既存の学習用データと過度に類似する冗長な学習用データが生成されてしまう場合がある。このような冗長な学習用データは、学習モデルを学習させる際のデータとしては有用ではない。
【０００８】
一つの側面では、開示の技術は、既存の学習用データを用いて新たな学習用データを生成する際に、冗長な学習用データの生成を抑制することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
開示の技術は、一つの実施態様では、複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得する。そして、一つの実施態様は、前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出する。そして、一つの実施態様は、前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出する。そして、一つの実施態様は、前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面として、既存の学習用データを用いて新たな学習用データを生成する際に、冗長な学習用データの生成を抑制することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る情報処理装置の概略ブロック図である。
【図２】学習用データ記憶部に格納される学習用データと正解ラベルとのデータ形式の一例を示す図である。
【図３】ニューラルネットワークを説明するための説明図である。
【図４】特徴量と識別境界とを説明するための説明図である。
【図５】各学習用画像データの特徴量のデータ形式の一例を示す図である。
【図６】本実施形態の変換処理を説明するための説明図である。
【図７】特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図である。
【図８】実施形態に係る情報処理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９】本実施形態の情報処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態の変換処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態の特徴抽出処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態の類似度算出処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態の設定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１４】特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図である。
【図１５】第２実施形態の設定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１６】特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図である。
【図１７】第３実施形態の設定処理ルーチンの一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】
【００１２】
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。
【００１３】
＜第１実施形態の情報処理装置＞
【００１４】
図１に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、学習用データ記憶部１２と、パラメータ記憶部１４と、特徴抽出部１６と、特徴量記憶部１８と、変換部２０と、類似度算出部２２と、類似度記憶部２４と、設定部２６とを備えている。
【００１５】
学習用データ記憶部１２には、学習用データと正解ラベルとの組み合わせを表すラベル付学習用データが複数格納されている。ラベル付き学習用データは、例えば、図２に示されるように、テーブルの形式で格納される。正解ラベルは、例えば、学習用データが属するクラスを表す情報である。本実施形態では、学習用データとして画像データ（以下、単に「学習用画像データ」と称する。）を用いる場合を例に説明する。
【００１６】
図２に示すテーブルには、各データの識別情報を表すデータＩＤと、学習用画像データと正解ラベルとが対応付けられて格納される。図２に示される例では、例えば、データＩＤ「00001」と、学習用画像データ「ＩＭ１」と正解ラベル「Ａ」とが対応付けられて格納される。
【００１７】
本実施形態では、ラベル付学習用データが、ニューラルネットワークの学習に用いられる場合を例に説明する。図３に、本実施形態のニューラルネットワークを説明するための説明図を示す。
【００１８】
図３に示されるように、画像データＩＭがニューラルネットワークＭの入力層Ｉに入力された場合、特徴抽出層Ｆｅによって特徴抽出が行われ、出力層Ｏから出力データが出力される。この場合、画像データＩＭがクラスＡに属する確率ＰＡと、画像データＩＭがクラスＢに属する確率ＰＢと、画像データＩＭがクラスＣに属する確率ＰＣとが、出力データとして出力層Ｏから出力される。
【００１９】
なお、本実施形態では、ニューラルネットワークＭの重みパラメータＷは、学習用データ記憶部１２に格納されているラベル付学習用データを用いて、１度目の学習が既に行われているものとする。例えば、図２に示される学習用画像データ「ＩＭ１」がニューラルネットワークＭに入力された際には、正解ラベル「Ａ」に属する確率ＰＡが高くなるように、重みパラメータＷが予め学習されている。
【００２０】
パラメータ記憶部１４には、ニューラルネットワークＭの学習済みの重みパラメータＷが格納されている。
【００２１】
特徴抽出部１６は、学習用データ記憶部１２に格納された複数のラベル付き学習用画像データの各々について、ラベル付き学習用データのうちの学習用画像データから特徴量を抽出する。本実施形態の特徴量は、ニューラルネットワークＭの各層の演算によって得られる。
【００２２】
具体的には、特徴抽出部１６は、パラメータ記憶部１４に格納された学習済みの重みパラメータＷを読み出し、その学習済みの重みパラメータＷが反映されたニューラルネットワークＭを設定する。そして、特徴抽出部１６は、ラベル付き学習用データのうちの学習用画像データをニューラルネットワークＭの入力層Ｉに入力し、特徴抽出層Ｆｅから出力されるデータを特徴量として取得する。
【００２３】
図４に、本実施形態の特徴量と識別境界とを説明するための説明図を示す。図４に示される丸印は、特徴空間内における特徴量Ｆを表す。また、図４に示される線は、識別境界Ｄを表す。本実施形態では、ニューラルネットワークＭの特徴抽出層Ｆｅによって、特徴量が得られる。また、ニューラルネットワークＭの出力層Ｏによって、識別境界が形成される。例えば、識別対象の画像データをニューラルネットワークＭの入力層Ｉへ入力した場合、ニューラルネットワークＭの出力層Ｏから出力される確率が最も高いクラスへ、識別対象の画像データが分類される。これにより、正解ラベルに対応するクラスＡに属する画像データ、正解ラベルに対応するクラスＢに属する画像データ、及び正解ラベルに対応するクラスＣに属する画像データが分類される。
【００２４】
そして、特徴抽出部１６は、複数の学習用画像データの各々から抽出された特徴量を、特徴量記憶部１８に格納する。
【００２５】
特徴量記憶部１８には、特徴抽出部１６によって抽出された、各学習用画像データの特徴量が格納される。各学習用画像データの特徴量は、例えば、図５に示されるように、テーブルの形式で格納される。図５に示すテーブルには、各データの識別情報を表すデータＩＤと、学習用画像データから抽出された特徴量と正解ラベルとが対応付けられて格納される。図５に示される例では、例えば、データＩＤ「00001」と、学習用画像データ「ＩＭ１」から得られた特徴量Ｆ１と正解ラベル「Ａ」とが対応付けられて格納される。
【００２６】
変換部２０は、学習用データ記憶部１２に格納された複数の学習用画像データのうちの任意の学習用画像データである第１学習用画像データを読み出す。そして、変換部２０は、第１学習用画像データに対して所定の変換処理を行い、第１学習用画像データが変換されたデータを表す変換後学習用画像データを取得する。第１学習用画像データは、開示の技術の第１学習用データの一例である。変換後学習用画像データは、開示の技術の変換後学習用データの一例である。
【００２７】
図６に、本実施形態の変換処理を説明するための説明図を示す。図６に示されるように、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して画像変換処理を行う。例えば、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して回転処理を施し、回転処理が行われた変換後学習用画像データＩＭｒを取得する。
【００２８】
または、例えば、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して水平シフト処理を施し、水平シフト処理が行われた変換後学習用画像データＩＭｈを取得する。または、例えば、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して垂直シフト処理を施し、垂直シフト処理が行われた変換後学習用画像データＩＭｖを取得する。または、例えば、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して拡大変換処理を施し、拡大変換処理が行われた変換後学習用画像データＩＭｚを取得する。または、例えば、変換部２０は、第１学習用画像データＩＭｘに対して縮小変換処理を施し、縮小変換処理が行われた変換後学習用画像データＩＭｃを取得する。
【００２９】
次に、特徴抽出部１６は、変換部２０によって得られた変換後学習用画像データから特徴量を抽出する。変換後学習用画像データから得られる特徴量と第１学習用画像データから得られる特徴量とは、特徴空間上において異なる位置となる。
【００３０】
本実施形態では、各学習用画像データから得られる特徴量と変換後学習用画像データから得られる特徴量との間の類似の度合いを考慮して、新たな学習用画像データを設定する。
【００３１】
図７に、特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図を示す。
【００３２】
図７のＳ１には、第１学習用画像データから得られた特徴量Ｆｘ１が示されている。また、図７のＳ２には、第１学習用画像データから複数の変換後学習用画像データが生成され、それら複数の変換後学習用画像データから得られた特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３，Ｆｃ４が示されている（斜線の丸印）。また、図７に示されている白い丸印の各々は、複数の学習用画像データのうち、第１学習用画像データ以外の学習用画像データである第２学習用画像データから得られた特徴量の各々である。
【００３３】
この場合、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３の各々については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の類似度が、第２学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ２との間の類似度よりも大きい。一方、特徴量Ｆｃ４については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の類似度が、他の第２学習用画像データから得られる特徴量との間の類似度よりも小さい。なお、ここでの類似度は、特徴量が類似するほど値が大きくなる類似度を想定している。
【００３４】
このため、特徴量Ｆｃ４に対応する変換後学習用画像データは、第１学習用画像データと異なる他の第２学習用画像データと類似しており、冗長な学習用画像データとなる。
【００３５】
このような冗長な学習用画像データは、特徴空間上においては、既存の学習用画像データである第２学習用画像データと類似しているため、学習用画像データの特徴量のバリエーションは増えていないことになる。このような冗長な学習用画像データが生成されると、その学習用画像データを記憶するための記憶領域が増加する。更には、冗長な学習用画像データを用いて所定の学習モデルを学習させることになり、学習モデルの学習時間が増加してしまう。
【００３６】
そこで、本実施形態では、学習モデルの学習に有効な特徴量を有する変換後学習用画像データのみを、新たな学習用画像データとして選択する。これにより、機械学習において必要となる様々なバリエーションを含んだ学習用画像データを効率的に収集することができる。
【００３７】
そのため、本実施形態においては、図７のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ４に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとしては設定しない。
【００３８】
一方、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３の各々に対応する変換後学習用画像データの各々は、第１学習用画像データとは異なる画像であって、かつ第２学習用画像データに過度に類似していないため、適切な学習用画像データとなる。そのため、本実施形態においては、図７のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３の各々に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとして設定する。本実施形態では、このような処理を繰り返すことにより、図７のＳ４に示されるように、変換後学習用画像データが新たな学習用画像データとして設定される。これにより、特徴空間上における様々なバリエーションに対応する学習用画像データを取得することができる。
【００３９】
以下、各特徴量間の類似度の算出と新たな学習用画像データの設定とについて、詳細に説明する。
【００４０】
類似度算出部２２は、第１学習用画像データから得られる特徴量と変換後学習用画像データから得られる特徴量との間の類似度を表す第１類似度ｓｉｍを算出する。なお、本実施形態の類似度は、類似の度合いを示し、特徴量が類似するほど値が大きくなる。
【００４１】
また、類似度算出部２２は、第２学習用画像データの各々について、第２学習用画像データから得られる特徴量と変換後学習用画像データから得られる特徴量との間の類似度を表す第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）を算出する。なお、ｉは、第１学習用画像データと同一の正解ラベルが付与されている第２学習用画像データのインデックスであり、Ｎ−１は第１学習用画像データと同一の正解ラベルが付与されている第２学習用画像データの総数である。
【００４２】
類似度算出部２２は、特徴空間上における特徴量間のユークリッド距離の逆数を類似度として算出する。従って、特徴量間の距離が近いほど、その特徴量間の類似度は大きくなる。
【００４３】
なお、例えば、特徴量Ｐ＝｛ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎ｝と特徴量Ｑ＝｛ｑ１，ｑ２，・・・，ｑｎ｝との間のユークリッド距離は、以下の式（１）によって表される。また、ｎは、特徴空間の次元を表す。本実施形態においては、ｎは、ニューラルネットワークＭの特徴抽出層Ｆｅから出力される次元数でもある。
【００４４】
【数１】
2020091737.tif 000003
（１）
【００４５】
そして、類似度算出部２２は、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）とを、類似度記憶部２４へ格納する。
【００４６】
類似度記憶部２４には、類似度算出部２２によって算出された、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）とが格納される。
【００４７】
設定部２６は、類似度記憶部２４に格納された第１類似度ｓｉｍが、全ての第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）よりも大きい場合に、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。
【００４８】
具体的には、設定部２６は、以下の式（２）が満たされる場合には、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。なお、ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）は、ｓｉｍ，ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）のうち、最も大きい値を返す関数である。
【００４９】
ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍ
（２）
【００５０】
一方、設定部２６は、以下の式（３）が満たされる場合には、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定しない。
【００５１】
ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍｉ
（３）
【００５２】
そして、設定部２６は、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）との間の関係が、上記式（２）を満たす場合には、変換部２０によって得られた変換後学習用画像データを、学習用データ記憶部１２へ格納する。なお、設定部２６は、新たな学習用画像データを設定する際には、第１学習用画像データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを変換後学習用画像データへ付与して、学習用データ記憶部１２へ格納する。
【００５３】
このように、第１類似度ｓｉｍが第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）よりも大きい場合に限り、その変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定することにより、第１学習用画像データと少しでも異なる学習用画像データが生成される。また、第２学習用画像データに過度に類似していない学習用画像データが生成される。これにより、既存の学習用画像データから適切な学習用画像データを得ることができる。
【００５４】
情報処理装置１０は、例えば、図８に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００５５】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、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５３には、コンピュータ５０を情報処理装置１０として機能させるための情報処理プログラム６０が記憶されている。情報処理プログラム６０は、特徴抽出プロセス６１と、変換プロセス６２と、類似度算出プロセス６３と、設定プロセス６４とを有する。学習用データ記憶領域６５には、学習用データ記憶部１２を構成する情報が記憶される。パラメータ記憶領域６６には、パラメータ記憶部１４を構成する情報が記憶される。特徴量記憶領域６７には、特徴量記憶部１８を構成する情報が記憶される。類似度記憶領域６８には、類似度記憶部２４を構成する情報が記憶される。
【００５６】
ＣＰＵ５１は、情報処理プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、情報処理プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、特徴抽出プロセス６１を実行することで、図１に示す特徴抽出部１６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、変換プロセス６２を実行することで、図１に示す変換部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、類似度算出プロセス６３を実行することで、図１に示す類似度算出部２２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、設定プロセス６４を実行することで、図１に示す設定部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、学習用データ記憶領域６５から情報を読み出して、学習用データ記憶部１２をメモリ５２に展開する。また、ＣＰＵ５１は、パラメータ記憶領域６６から情報を読み出して、パラメータ記憶部１４をメモリ５２に展開する。また、ＣＰＵ５１は、特徴量記憶領域６７から情報を読み出して、特徴量記憶部１８をメモリ５２に展開する。また、ＣＰＵ５１は、類似度記憶領域６８から情報を読み出して、類似度記憶部２４をメモリ５２に展開する。これにより、情報処理プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、情報処理装置１０として機能することになる。ソフトウェアである情報処理プログラム６０を実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。
【００５７】
なお、情報処理プログラム６０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Application Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
【００５８】
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の作用について説明する。情報処理装置１０へ複数のラベル付き学習用画像データが入力されると、学習用データ記憶部１２に複数のラベル付き学習用画像データが格納される。また、ニューラルネットワークＭの学習済みの重みパラメータＷが情報処理装置１０へ入力されると、パラメータ記憶部１４へ学習済みの重みパラメータＷが格納される。
【００５９】
次に、特徴抽出部１６は、パラメータ記憶部１４に格納された学習済みの重みパラメータＷを読み出し、その学習済みの重みパラメータＷが反映されたニューラルネットワークＭを設定する。次に、特徴抽出部１６は、ラベル付き学習用データのうちの学習用画像データをニューラルネットワークＭの入力層Ｉに入力し、特徴抽出層Ｆｅから出力されるデータを特徴量として取得し、特徴量記憶部１８へ格納する。
【００６０】
そして、情報処理装置１０は、学習用画像データの生成開始の指示信号を受け付けると、図９に示す情報処理ルーチンを実行する。
【００６１】
ステップＳ１０において、変換部２０は、学習用データ記憶部１２に格納された複数の学習用データのうちの任意の学習用画像データである第１学習用画像データを所定の方式によって変換して、変換後学習用画像データを取得する。ステップＳ１０の変換処理は、図１０に示す変換処理ルーチンによって実現される。
【００６２】
図１０に示す変換処理ルーチンのステップＳ１１において、変換部２０は、学習用データ記憶部１２に格納された複数の学習用データから、第１学習用画像データを取得する。
【００６３】
ステップＳ１２において、変換部２０は、上記ステップＳ１１で取得された第１学習用画像データを所定の方式によって変換して、変換後学習用画像データを取得すると、図１０の変換処理ルーチンが終了し、図９の情報処理ルーチンに戻る。
【００６４】
図９の情報処理ルーチンのステップＳ２０において、特徴抽出部１６は、上記ステップＳ１０で得られた変換後学習用画像データから特徴量を抽出する。ステップＳ２０の特徴抽出処理は、図１１に示す特徴抽出処理ルーチンによって実現される。
【００６５】
図１１に示す特徴抽出処理ルーチンのステップＳ２１において、特徴抽出部１６は、パラメータ記憶部１４に格納された学習済みの重みパラメータＷを取得する。
【００６６】
ステップＳ２２において、特徴抽出部１６は、上記ステップＳ１０で得られた変換後学習用画像データを取得する。
【００６７】
ステップＳ２３において、特徴抽出部１６は、上記ステップＳ１０で得られた変換後学習用画像データを、上記ステップＳ２１で取得された学習済みの重みパラメータＷを含むニューラルネットワークＭへ入力して、変換後学習用画像データの特徴量を取得する。そして、図１１の特徴抽出処理ルーチンが終了し、図９の情報処理ルーチンに戻る。
【００６８】
図９の情報処理ルーチンのステップＳ３０において、類似度算出部２２は、特徴量記憶部１８へ格納された第１学習用画像データの特徴量と、上記ステップＳ２３で得られた変換後学習用画像データの特徴量との間の第１類似度ｓｉｍを算出する。また、ステップＳ３０において、類似度算出部２２は、第２学習用画像データの各々について、第２学習用画像データから得られる特徴量と変換後学習用画像データから得られる特徴量との間の類似度を表す第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）を算出する。ステップＳ３０の類似度算出処理は、図１２に示す類似度算出処理ルーチンによって実現される。
【００６９】
図１２に示す類似度算出処理ルーチンのステップＳ３１において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ１１で取得された第１学習用画像データの特徴量を、特徴量記憶部１８から取得する。
【００７０】
ステップＳ３２において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ３１で取得された第１学習用画像データの特徴量と、上記ステップＳ２０で取得された変換後学習用画像データの特徴量との間の第１類似度ｓｉｍを算出する。
【００７１】
ステップＳ３３において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ３２で算出された第１類似度ｓｉｍを類似度記憶部２４へ格納する。
【００７２】
ステップＳ３４において、類似度算出部２２は、第２学習用画像データを１つ設定する。
【００７３】
ステップＳ３５において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ３４で設定された第２学習用画像データの特徴量を、特徴量記憶部１８から取得する。
【００７４】
ステップＳ３６において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ３５で取得された第２学習用画像データの特徴量と、上記ステップＳ２０で取得された変換後学習用画像データかの特徴量との間の第２類似度ｓｉｍｉを算出する。
【００７５】
ステップＳ３７において、類似度算出部２２は、上記ステップＳ３６で算出された第２類似度ｓｉｍｉを類似度記憶部２４へ格納する。
【００７６】
ステップＳ３８において、類似度算出部２２は、全ての第２学習用画像データについて、上記ステップＳ３４〜ステップＳ３７の各処理を実行したか否かを判定する。全ての第２学習用画像データについて、上記ステップＳ３４〜ステップＳ３７の各処理が実行された場合には、図１２の類似度算出処理ルーチンが終了し、図９の情報処理ルーチンに戻る。一方、上記ステップＳ３４〜ステップＳ３７の各処理を実行していない第２学習用画像データが存在する場合には、ステップＳ３４へ戻る。
【００７７】
図９のステップＳ４０において、設定部２６は、上記ステップＳ３０で得られた、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉとを用いて上記ステップＳ１０で得られた変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定するか否かを判定する。ステップＳ４０の設定処理は、図１３に示す設定処理ルーチンによって実現される。
【００７８】
図１３に示す設定処理ルーチンのステップＳ４１において、設定部２６は、類似度記憶部２４に格納された、第１類似度ｓｉｍ及び複数の第２類似度ｓｉｍｉを取得する。
【００７９】
ステップＳ４２において、設定部２６は、上記ステップＳ４１で取得された、第１類似度ｓｉｍと複数の第２類似度ｓｉｍｉとを比較し、全ての類似度の中で第１類似度ｓｉｍが最大であるか否かを判定する。第１類似度ｓｉｍが最大である場合には、ステップＳ４３へ進む。一方、第１類似度ｓｉｍが最大でない場合には、図１３の設定処理ルーチンが終了し、図９の情報処理ルーチンに戻る。
【００８０】
ステップＳ４３において、設定部２６は、上記ステップＳ１０で得られた変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。なお、設定部２６は、新たな学習用画像データを設定する際に、第１学習用画像データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを変換後学習用画像データへ付与する。そして、設定部２６は、図１３の設定処理ルーチンが終了させ、図９の情報処理ルーチンに戻る。
【００８１】
図９の情報処理ルーチンのステップＳ５０において、設定部２６は、上記ステップＳ１０〜ステップＳ４０の処理が所定回数繰り返されたか否かを判定する。上記ステップＳ１０〜ステップＳ４０の処理が所定回数繰り返された場合には、情報処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップＳ１０〜ステップＳ４０の処理が所定回数繰り返されていない場合には、ステップＳ１０へ戻る。
【００８２】
以上説明したように、第１実施形態に係る情報処理装置は、第１学習用画像データの特徴量と変換後学習用画像データの特徴量との間の第１類似度と、第２学習用データの特徴量と変換後学習用画像データの特徴量との間の第２類似度とを算出する。そして、第１実施形態に係る情報処理装置は、第１類似度が第２類似度よりも大きい場合に、変換後学習用画像データを、新たな学習用画像データとして設定する。これにより、既存の学習用画像データから新たな学習用画像データを生成する際に、冗長な学習用画像データの生成を抑制することができる。また、冗長な学習用画像データの生成が抑制されることにより、学習用データを記憶させるために使用される記憶領域を低減させることができる。また、既存の学習用画像データから新たな学習用画像データを生成する際に、学習用画像データを効率的に生成することができる。また、特徴空間上における学習用画像データ間の類似度を考慮することにより、様々なバリエーションに対応する学習用画像データを取得することができる。
【００８３】
＜第２実施形態の情報処理装置＞
【００８４】
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、新たな学習用画像データを設定する際に、第１類似度ｓｉｍが予め定められた第１閾値ｔｈ１よりも小さい場合に、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する点が、第１実施形態と異なる。
【００８５】
新たな学習用画像データを設定する際には、なるべく既存の学習用画像データと異なるデータが設定されることが好ましい。
【００８６】
そこで、第２実施形態の設定部２６は、新たな学習用画像データを設定する際に、第１実施形態の条件に加え、第１類似度ｓｉｍが予め定められた第１閾値ｔｈ１よりも小さい場合に、変換後学習用画像データを、新たな学習用画像データとして設定する。これにより、変換後学習用画像データの変換元の第１学習用画像データに過度に類似する学習用画像データの生成が抑制される。
【００８７】
図１４に、第２実施形態の特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図を示す。
【００８８】
図１４のＳ１には、第１学習用画像データから得られた特徴量Ｆｘ１が示されている。また、図１４のＳ２には、第１学習用画像データから複数の変換後学習用画像データが生成され、それら複数の変換後学習用画像データから得られた特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３が示されている（斜線の丸印）。また、図１４に示されている白い丸印の各々は、第２学習用画像データから得られた特徴量の各々である。なお、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３は、ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍを満たしているものとする。
【００８９】
この場合、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２の各々については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の第１類似度ｓｉｍが第１閾値ｔｈ１より小さい。一方、特徴量Ｆｃ３については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の第１類似度ｓｉｍが第１閾値よりも大きい。
【００９０】
このため、特徴量Ｆｃ３に対応する変換後学習用画像データは、第１学習用画像データと過度に類似しており、冗長なデータとなる。そのため、第２実施形態においては、図１４のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ３に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとしては設定しない。
【００９１】
一方、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々に対応する変換後学習用画像データの各々は、第１学習用画像データと過度に類似しているものではないため、適切な学習用画像データとなる。そのため、本実施形態においては、図１４のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとして設定する。本実施形態では、このような処理を繰り返すことにより、図１４のＳ４に示されるように、変換後学習用画像データが新たな学習用画像データとして設定される。
【００９２】
具体的には、設定部２６は、以下の式（４）が満たされる場合には、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。
【００９３】
ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍ，かつｓｉｍ＜ｔｈ１
（４）
【００９４】
そして、設定部２６は、第１類似度ｓｉｍが、上記式（４）を満たす場合には、変換部２０によって得られた変換後学習用画像データを、学習用データ記憶部１２へ格納する。なお、設定部２６は、新たな学習用画像データを設定する際には、第１学習用画像データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを変換後学習用画像データへ付与して、学習用データ記憶部１２へ格納する。
【００９５】
次に、第２実施形態に係る情報処理装置１０の作用について説明する。第２実施形態に係る情報処理装置１０の作用は、上記図９に示される情報処理ルーチンのステップＳ４０のみが第１実施形態と異なる。第２実施形態のステップＳ４０の設定処理は、図１５に示す設定処理ルーチンによって実現される。
【００９６】
図１５に示すステップＳ４１、ステップＳ４２、及びステップＳ４３においては、第１実施形態と同様の処理が実行される。
【００９７】
図１５に示すステップＳ２４２において、第２実施形態の設定部２６は、ステップＳ４１で取得された第１類似度ｓｉｍが第１閾値ｔｈ１よりも小さいか否かを判定する。第１類似度ｓｉｍが第１閾値ｔｈ１よりも小さい場合には、ステップＳ４３へ進み、設定部２６は変換後学習用画像データを、新たな学習用画像データとして設定する。一方、第１類似度ｓｉｍが第１閾値ｔｈ１以上である場合には、設定処理ルーチンを終了する。
【００９８】
以上説明したように、第２実施形態に係る情報処理装置は、新たな学習用画像データを設定する際に、第１類似度ｓｉｍが予め定められた第１閾値ｔｈ１よりも小さい場合に、変換後学習用画像データを、新たな学習用画像データとして設定する。これにより、変換後学習用画像データの変換元の第１学習用画像データに過度に類似する学習用画像データの生成を抑制することができる。
【００９９】
＜第３実施形態の情報処理装置＞
【０１００】
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値よりも大きい場合、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する点が第１及び第２実施形態と異なる。
【０１０１】
新たな学習用画像データが設定される際には、特徴空間上における各学習用画像データの各特徴量間の距離が離れ、特徴空間上における各特徴量の位置が分散された状態となるように、新たな学習用画像データが設定されることが好ましい。
【０１０２】
そこで、第３実施形態の設定部２６は、第１実施形態の条件に加え、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値ｔｈ２よりも大きい場合に、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。これにより、変換後学習用画像データの変換元の第１学習用画像データと類似しつつ、かつ第２学習用画像データと類似しない新たな学習用画像データが生成される。また、閾値処理が行われることにより、第２学習用画像データと単に類似しない学習用画像データではなく、第２学習用画像データからある程度はなれた特徴量の学習用画像データが設定される。このため、各学習用画像データが特徴空間上で分散される。
【０１０３】
図１６に、第３実施形態の特徴空間上における特徴量と新たな学習用画像データの設定とを説明するための説明図を示す。
【０１０４】
図１６のＳ１には、第１学習用画像データから得られた特徴量Ｆｘ１が示されている。また、図１６のＳ２には、第１学習用画像データから複数の変換後学習用画像データが生成され、それら複数の変換後学習用画像データから得られた特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３が示されている（斜線の丸印）。また、図１６に示されている、白い丸印の各々は、第２学習用画像データから得られた特徴量の各々である。なお、特徴量Ｆｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３は、ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍを満たしているものとする。
【０１０５】
この場合、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々については、第２学習用画像データから得られる特徴量（図１６の白い丸印）と遠い箇所に位置している。そのため、第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度は、比較的小さい値となる。このため、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が、第２閾値ｔｈ２よりも大きい。
【０１０６】
一方、特徴量Ｆｃ３は、第２学習用画像データから得られる特徴量（図１６の白い丸印）と近い箇所に位置している。そのため、第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度は、比較的大きい値となる。このため、特徴量Ｆｃ３については、第１学習用画像データから得られる特徴量Ｆｘ１との間の第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が、第２閾値ｔｈ２よりも小さい。特徴量Ｆｃ３に関しては、第２学習用画像データの特徴量が近くに存在するため、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉのうちの最も大きい類似度との間の差分が第２閾値ｔｈ２よりも小さくなる。
【０１０７】
このため、特徴量Ｆｃ３に対応する変換後学習用画像データは、第１学習用画像データと第２学習用画像データとの両方に類似しており、冗長な学習用画像データとなる。そのため、第３実施形態においては、図１６のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ３に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとしては設定しない。
【０１０８】
一方、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々に対応する変換後学習用画像データの各々は、第１学習用画像データと類似しつつ、第２学習用画像データと類似していないデータであるため、適切な学習用画像データとなる。そのため、本実施形態においては、図１６のＳ３に示されるように、特徴量Ｆｃ１及びＦｃ２の各々に対応する変換後学習用画像データについては、新たな学習用画像データとして設定する。本実施形態では、このような処理を繰り返すことにより、図１６のＳ４に示されるように、変換後学習用画像データが新たな学習用画像データとして設定される。
【０１０９】
具体的には、設定部２６は、以下の式（５）が満たされる場合には、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。
【０１１０】
ｍａｘ（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）＝ｓｉｍ，
かつ｜ｓｉｍ‐ｍａｘ２（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）｜＞ｔｈ２
（５）
【０１１１】
なお、ｍａｘ２（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）は、ｓｉｍ，ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）のうち、２番目に大きい値を返す関数である。上記式（５）において、ｓｉｍ，ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）のうち、最も大きい値はｓｉｍであるという前提があるため、ｍａｘ２（ｓｉｍ，ｓｉｍｉ）は、ｓｉｍｉ（ｉ＝０，１，・・・，Ｎ）のうち、最も大きい値を返す関数となる。
【０１１２】
そして、設定部２６は、上記式（５）を満たす場合には、変換部２０によって得られた変換後学習用画像データを、学習用データ記憶部１２へ格納する。なお、設定部２６は、新たな学習用画像データを設定する際には、第１学習用画像データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを変換後学習用画像データへ付与して、学習用データ記憶部１２へ格納する。
【０１１３】
次に、第３実施形態に係る情報処理装置１０の作用について説明する。第２実施形態に係る情報処理装置１０の作用は、上記図９に示される情報処理ルーチンのステップＳ４０のみが第１及び第２実施形態と異なる。第３実施形態のステップＳ４０の設定処理は、図１７に示す設定処理ルーチンによって実現される。
【０１１４】
図１７に示すステップＳ４１、ステップＳ４２、及びステップＳ４３においては、第１実施形態と同様の処理が実行される。
【０１１５】
図１７に示すステップＳ３４２において、第３実施形態の設定部２６は、ステップＳ４１で取得された第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が第２閾値ｔｈ２よりも大きいか否かを判定する。第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が第２閾値ｔｈ２よりも大きい場合には、ステップＳ４３へ進み、設定部２６は変換後学習用画像データを、新たな学習用画像データとして設定する。一方、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分ｔｈ２が第２閾値よりも小さい場合には、設定処理ルーチンを終了する。
【０１１６】
以上説明したように、第３実施形態に係る情報処理装置は、第１類似度ｓｉｍと第２類似度ｓｉｍｉ（ｉ＝０，・・・，Ｎ）のうちの最も大きい類似度との間の差分が第２閾値ｔｈ２よりも大きい場合、変換後学習用画像データを新たな学習用画像データとして設定する。これにより、変換後学習用画像データの変換元の第１学習用画像データに類似しつつ、第２学習用画像データとは類似しない学習用画像データを生成することができる。
【０１１７】
なお、上記では、各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メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１１８】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【０１１９】
次に、各実施形態の変形例を説明する。
【０１２０】
上記実施形態の特徴抽出部１６は、ニューラルネットワークＭによって特徴量を抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。ソーベルフィルタ等によるフィルタリング処理を用いて画像データからエッジ抽出を行い、エッジの特徴量を用いるようにしてもよい。また、γ補正等による画素値変換を画像データに対して行い、補正によって得られる画素値を特徴量として用いるようにしてもよい。
【０１２１】
また、上記実施形態では、学習用データを含む対象データが画像データである場合を例に説明したが、是に限定されるものではなく、他の種類のデータを対象データとしてもよい。例えば、対象データを音声データとする場合には、例えば、学習用音声データから周波数解析によって特徴量を抽出する。
【０１２２】
また、上記実施形態では、図７、図１４、及び図１６に示されるように、第１学習用画像データに付与された正解ラベルと、第２学習用画像データに付与された正解ラベルとが同一である場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。第１学習用画像データに付与される正解ラベルと、第２学習用画像データに付与される正解ラベルとが異なる場合であってもよい。
【０１２３】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１２４】
（付記１）
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得し、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、
前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出し、
前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【０１２５】
（付記２）
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度が、予め定められた第１閾値よりも小さい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記１に記載の情報処理プログラム。
【０１２６】
（付記３）
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度と、前記第２類似度のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記１に記載の情報処理プログラム。
【０１２７】
（付記４）
前記学習用データから得られる前記特徴量は、ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記１〜付記３の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１２８】
（付記５）
前記ニューラルネットワークの重みパラメータは、複数の前記学習用データによって予め学習され、
前記学習用データから得られる前記特徴量は、学習済みの前記重みパラメータを含む前記ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記４に記載の情報処理プログラム。
【０１２９】
（付記６）
複数の前記学習用データには正解ラベルが付与されており、
新たな学習用データを設定する際に、前記第１学習用データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを前記変換後学習用データへ付与する、
付記１〜付記５の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１３０】
（付記７）
前記第１学習用データに付与される正解ラベルと前記第２学習用データに付与される正解ラベルとが異なる、
付記１〜付記６の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１３１】
（付記８）
前記特徴量は、ニューラルネットワーク内の特徴抽出層から出力されるデータである、
付記１〜付記７の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１３２】
（付記９）
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得し、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、
前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出し、
前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【０１３３】
（付記１０）
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度が、予め定められた第１閾値よりも小さい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記９に記載の情報処理方法。
【０１３４】
（付記１１）
新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度と、前記第２類似度のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記９に記載の情報処理方法。
【０１３５】
（付記１２）
前記学習用データから得られる前記特徴量は、ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記９〜付記１１の何れか１項に記載の情報処理方法。
【０１３６】
（付記１３）
前記ニューラルネットワークの重みパラメータは、複数の前記学習用データによって予め学習され、
前記学習用データから得られる前記特徴量は、学習済みの前記重みパラメータを含む前記ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記１２に記載の情報処理方法。
【０１３７】
（付記１４）
複数の前記学習用データには正解ラベルが付与されており、
新たな学習用データを設定する際に、前記第１学習用データに付与された正解ラベルと同一の正解ラベルを前記変換後学習用データへ付与する、
付記９〜付記１３の何れか１項に記載の情報処理方法。
【０１３８】
（付記１５）
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得する変換部と、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された、前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する設定部と、
を含む情報処理装置。
【０１３９】
（付記１６）
前記設定部は、新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度が、予め定められた第１閾値よりも小さい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記１５に記載の情報処理装置。
【０１４０】
（付記１７）
前記設定部は、新たな学習用データを設定する際に、前記第１類似度と、前記第２類似度のうちの最も大きい類似度との間の差分が、予め定められた第２閾値よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
付記１５に記載の情報処理装置。
【０１４１】
（付記１８）
前記学習用データから得られる前記特徴量は、ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記１５〜付記１７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【０１４２】
（付記１９）
前記ニューラルネットワークの重みパラメータは、複数の前記学習用データによって予め学習され、
前記学習用データから得られる前記特徴量は、学習済みの前記重みパラメータを含む前記ニューラルネットワークの各層の演算によって得られる特徴量である、
付記１８に記載の情報処理装置。
【０１４３】
（付記２０）
複数の学習用データのうちの任意の前記学習用データである第１学習用データを変換して、前記第１学習用データが変換されたデータを表す変換後学習用データを取得し、
前記第１学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第１類似度を算出し、
前記第１学習用データとは異なる前記学習用データである第２学習用データから得られる特徴量と前記変換後学習用データから得られる特徴量との間の類似の度合いを示す類似度を表す第２類似度を算出し、
前記第１類似度が前記第２類似度よりも大きい場合に、前記変換後学習用データを、新たな学習用データとして設定する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【０１４４】
１０   情報処理装置
１２   学習用データ記憶部
１４   パラメータ記憶部
１６   特徴抽出部
１８   特徴量記憶部
２０   変換部
２２   類似度算出部
２４   類似度記憶部
２６   設定部
５０   コンピュータ
５１   ＣＰＵ
５２   メモリ
５３   記憶部
５９   記録媒体
６０   情報処理プログラム
６１   特徴抽出プロセス
６２   変換プロセス
６３   類似度算出プロセス
６４   設定プロセス
６５   学習用データ記憶領域
６６   パラメータ記憶領域
６７   特徴量記憶領域
６８   類似度記憶領域
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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