【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年4月27日(2021.4.27)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
図３に関してより詳細に説明されるように、ステップ２００で取得した訓練画像に基づいて訓練された畳込みニューラルネットワークは、いくつかの層を含む深層畳込みニューラルネットワークであってもよい。畳込みニューラルネットワークの訓練は、反復によるネットワークカーネルの重みとバイアスのチューニング／更新が含まれ、ラベル付きデータ（例えば、ヒトのラベル付きデータ）の勾配の最適化を行う。分類層にソフトマックスアクティベーション又はシグモイドアクティベーションを使用する畳込みニューラルネットワークとは対照的に、システム１００によって及び方法２００において使用される畳込みニューラルネットワークは、以下に詳述するように、複数のクラス（すなわち、複数の画像を１つの画像に関連付ける）への信頼性の高い画像分類のためにソフトシグモイドアクティベーションを使用する。例えば、分類層にソフトマックスアクティベーションを使用する畳込みニューラルネットワークは、相互排他的なクラス／ラベルを必要とする。分類層にシグモイドアクティベーション、又は最後の層のシグモイドアクティベーション、又は訓練中の目的関数にシグモイドクロスエントロピーを使用する畳込みニューラルネットワークは、負の飽和状態になり、極小をさまよう場合がある。分類層にソフトシグモイドアクティベーション、又は訓練中の目的関数にソフトシグモイドクロスエントロピーを有する畳込みニューラルネットワークを使用することによって、システム１００及び画像処理装置１０２は、複数のラベル（すなわち、マルチラベル）にタグ付けされ、又はそうでない場合は関連する画像を使用して、１以上の畳込みニューラルネットワークを訓練し、訓練された１以上の畳込みニューラルネットワークを使用して、確実かつ効率的に複数のクラス（すなわち、画像を複数のラベルに関連付ける）に画像を分類できる。いくつかの代替的な実施形態において、システム１００及び方法２００は、本開示の範囲から逸脱することなく、負の飽和を防止し、又は回復するために異なる手段を使用できる。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
この場合、Ｆｓがシグモイド関数である。Ｆｇは、
【数２】
2019505063.tif 000001
任意の非線形関数（入力の全範囲に対して非ゼロの勾配値を有する関数）である。コンテキストで動作する関数の例は、ソフトマックスである。他のアクティベーション関数、例えば、ＲｅＬＵ、ＥＬＵもまた、この要件を満たす。γはＦｇとＦｓに重みを設定する。畳込みニューラルネットワークの訓練中、γは、累積クロスエントロピー損失（モデルがより高い損失である場合のＦｇのブースティング）と相関する関数に設定される。このプロセスは、シグモイドの負の飽和領域でハングアップしている、偽陽性と偽陰性の信頼度スコアを取り戻すのに役立つ。訓練された畳込みニューラルネットワークを用いて入力画像の分類中、γは各ラベルに独立した信頼度スコアを生成するために０に設定される。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の画像分類モデルを使用して画像を分類するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
複数の訓練画像のうちの１以上の訓練画像が２以上のラベルと関連付けられており、各ラベルが１つの画像分類クラスに対応し、前記ラベルが階層構造を有する、前記ラベルに関連する訓練画像を取得し、
前記訓練画像と前記訓練画像に関連する階層構造ラベルを使用して少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークを訓練し、個々の畳込みニューラルネットワークは、前記階層構造の各レベルについて訓練され、
及び、
訓練された前記少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークに基づいて１以上のクラスに入力画像を分類することであって、前記分類することは、
各ラベルの確率スコアを、上位レベルから下位レベルへの前記階層構造について計算し、前記階層構造の各下位レベルについてのラベルの確率スコアは、前記階層構造の対応する上位レベルのラベルの確率スコアで乗算されること、
を含むこと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークの分類層は、ソフトシグモイドアクティベーションに基づき、前記ソフトシグモイドアクティベーションは、ソフトマックス関数とシグモイド関数との組合せである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記訓練画像と前記入力画像は、グラフィカルデザインされた画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ラベルが非相互排他的なラベルである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ラベルは、商標登録機関によって使用されるコードである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ラベルは、意匠特許画像または工業デザイン画像を分類するために使用されるコードである、請求項１の方法。
【請求項７】
前記ラベルは、前記ラベルに関連する前記訓練画像のメタデータとして利用可能である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分類することは、前記２以上のクラスに対応する２以上のラベルで前記入力画像をタギング又はラベリングすることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記訓練画像を前処理することをさらに含む、請求項１に記載の方法であって、
前記少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークを訓練することは、前処理された前記訓練画像及び前記訓練画像に関連するラベルに基づく、方法。
【請求項１０】
画像分類モデルを訓練するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
複数の訓練画像のうちの１以上の訓練画像が２以上のラベルと関連付けられており、各ラベルが１つの画像分類クラスに対応し、前記ラベルが階層構造を有する、前記ラベルに関連する訓練画像を取得し、
前記階層構造の各レベルについて、少なくとも１つの畳込みニューラルネットワークを使用して１以上のクラスに訓練画像を分類することであって、前記分類することは、
各ラベルの確率スコアを、上位レベルから下位レベルへの前記階層構造について計算し、前記階層構造の各下位レベルについてのラベルの確率スコアは、前記階層構造の対応する上位レベルのラベルの確率スコアで乗算されること、
を含み、
前記訓練画像に関連するラベルに対して前記訓練画像の分類を比較し、
前記訓練画像に関連するラベルに対して前記訓練画像の分類の比較に基づいて各畳込みニューラルネットワークのパラメータを更新する、方法。
【請求項１１】
前記訓練画像は、グラフィカルデザインされた画像を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ラベルは、商標登録機関によって使用されるコードである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記分類する前に、前記訓練画像の前処理をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
各畳込みニューラルネットワークの分類層は、ソフトシグモイドアクティベーションに基づき、前記ソフトシグモイドアクティベーションは、ソフトマックス関数とシグモイド関数との組合せである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
１以上の画像分類モデルを使用する画像分類システムであって、前記システムは、
ラベルに関連する訓練画像を含み、複数の訓練画像のうちの１以上の訓練画像が複数のラベルのうちの２以上のラベルと関連付けられており、前記複数のラベルのうちの２以上のラベルが階層構造を有する、訓練画像データベースと、
前記訓練画像データベースに通信可能に結合された処理回路であって、
前記訓練画像データベースから前記訓練画像を取得し、
前記訓練画像と前記訓練画像に関連する階層構造ラベルを使用して少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークを訓練し、個々の畳込みニューラルネットワークは、前記階層構造の各レベルについて訓練される、
ように構成された処理回路と、を含み、
前記少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークは、
各ラベルの確率スコアを、上位レベルから下位レベルへの前記階層構造について計算し、前記階層構造の各下位レベルについてのラベルの確率スコアは、前記階層構造の対応する上位レベルのラベルの確率スコアで乗算されることによって、
入力画像データベースからの入力画像を２以上のクラスに分類するように構成された、システム。
【請求項１６】
前記少なくとも２つの畳込みニューラルネットワークの各々の分類層は、ソフトシグモイドアクティベーションに基づき、前記ソフトシグモイドアクティベーションは、ソフトマックス関数とシグモイド関数との組合せである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ラベルは、米国特許商標庁によって使用される１以上の米国デザインコード、ウィーンコード、キーワード画像構成、又はロカルノ分類で使用されるコードを含む、請求項１５に記載のシステム。