(57)【要約】      （修正有）【課題】分類の正確性及び効率を向上する分類タスクの複雑度の評価装置及び方法を提供する。【解決手段】評価装置１００は、分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出する類似度算出部と、類似度に基づいて分類タスクの複雑度スコアを算出するスコア算出部とを含む。スコア算出部は、類似度に基づいて、各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出し、第２類似度及び各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて複雑度スコアを算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類タスクの複雑度の評価装置であって、
前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出する類似度算出手段と、
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するスコア算出手段と、を含む、装置。
【請求項２】
前記スコア算出手段は、
前記類似度に基づいて、前記各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出し、
前記第２類似度及び前記各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて前記複雑度スコアを算出する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度のうちの最大値である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度の平均値である、請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記スコア算出手段は、各サンプルの複雑度スコアを算出し、各サンプルの複雑度スコアを加重平均することで前記分類タスクの複雑度スコアを取得する、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記スコア算出手段は、各クラスに含まれるサンプルの数に基づいて重みを調整する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記類似度算出手段は、
前記少なくとも一部の訓練サンプルに対して分類を行う分類器と、
前記分類の結果に基づいて前記類似度を算出する算出サブ手段と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記分類器は、単純な中心分類器であり、
前記算出サブ手段は、各サンプルと各クラスの中心との距離を、該サンプルと該クラスとの類似度として算出する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記分類器は、前記少なくとも一部の訓練サンプルに基づく訓練により得られる、請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
分類タスクの複雑度の評価方法であって、
前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出するステップと、
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するステップと、を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施例は、情報処理の分野に関し、具体的に機械学習の分野に関し、より具体的に分類タスクの複雑度の評価装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
分類問題は、機械学習の分野における主な問題の１つであり、分類問題を解決するために、各種の分類器、例えば深層ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：サポートベクターマシン）、混合ガウスモデル等を選択できる。しかし、実際の応用では、分類タスクに応じて適切な分類器を選択する必要がある。分類器の複雑度が分類タスクの複雑度よりも遥かに高くなると、深刻なオーバフィッティング及び計算リソースの浪費につながる。一方、分類器の複雑度が分類タスクの複雑度よりも低くなると、最終的な分類の効果が乏しい。よって、分類タスクの複雑度に基づいて適切な分類器を選択する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
以下は、本発明の態様を基本的に理解させるために、本発明の簡単な概要を説明する。なお、この簡単な概要は、本発明を網羅的な概要ではなく、本発明のポイント又は重要な部分を意図的に特定するものではなく、本発明の範囲を意図的に限定するものではなく、後述するより詳細的な説明の前文として、単なる概念を簡単な形で説明することを目的とする。
【０００４】
本発明は、分類タスクの複雑度の評価装置及び方法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】
【０００５】
本発明の１つの態様では、分類タスクの複雑度の評価装置であって、前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出する類似度算出手段と、前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するスコア算出手段と、を含む、装置を提供する。
【０００６】
本発明のもう１つの態様では、分類タスクの複雑度の評価方法であって、前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出するステップと、前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するステップと、を含む、方法を提供する。
【０００７】
本発明のもう１つの態様では、１つ又は複数の処理回路を含む分類タスクの複雑度の評価装置であって、前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出し、前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するように構成されている、装置をさらに提供する。
【０００８】
本発明のもう１つの態様では、対応するコンピュータプログラムコード、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、及びコンピュータプログラムプロダクトをさらに提供する。
【０００９】
本発明の装置及び方法は、訓練サンプルと各クラスとの類似度を算出し、該類似度を用いて分類タスクの複雑さを評価することで、分類タスクの複雑さを正確に評価でき、分類器の選択のための根拠を提供できる。
【００１０】
下記の図面及び本発明の好ましい実施例の詳細な説明を通じて、本発明の上記の利点及び他の利点はより明確になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明の上記及び他の利点及び特徴を説明するために、以下は、図面を参照しながら本発明の具体的な実施形態をさらに詳細に説明する。該図面及び下記の詳細な説明は本明細書に含まれ、本明細書の一部を形成するものである。同一の機能及び構成を有するユニットは、同一の符号で示されている。なお、これらの図面は、本発明の典型的な例を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。
【図１】本発明の１つの実施例に係る分類タスクの複雑度の評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の１つの実施例に係る類似度算出部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の１つの実施例に係る分類タスクの複雑度の評価方法を示すフローチャートである。
【図４】図３におけるステップＳ１１のサブステップを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例に係る方法及び／又は装置を実施するための汎用パーソナルコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の例示的な実施例を詳細に説明する。説明の便宜上、明細書には実際の実施形態の全ての特徴が示されていない。なお、実際に実施する際に、開発者の具体的な目標を実現するために、特定の実施形態を変更してもよい、例えばシステム及び業務に関する制限条件に応じて実施形態を変更してもよい。また、開発作業が非常に複雑であり、且つ時間がかかるが、本公開の当業者にとって、この開発作業は単なる例の作業である。
【００１３】
なお、本発明を明確にするために、図面には本発明に密に関連する装置の構成要件又は処理のステップのみが示され、本発明と関係のない細部が省略される。
【００１４】
以下の説明は下記の順序に従って行われる。
【００１５】
１．分類タスクの複雑度の評価装置
２．分類タスクの複雑度の評価方法
３．本発明の装置及び方法を実施するための計算装置
＜１．分類タスクの複雑度の評価装置＞
上述したように、分類の正確性及び効率を向上するために、分類器を選択する際に分類タスクの複雑さを考慮するのは非常に重要である。従って、分類タスクの複雑さを正確に評価することが望ましい。
【００１６】
図１は本実施例に係る分類タスクの複雑度の評価装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、複雑度の評価装置１００は類似度算出部１０１及びスコア算出部１０２を含む。類似度算出部１０１は、分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出する。スコア算出部１０２は、類似度に基づいて分類タスクの複雑度スコアを算出する。
【００１７】
ここで、類似度算出部１０１及びスコア算出部１０２は、例えば１つ又は複数の処理回路で実現され、該処理回路は例えばチップとして実現されてもよい。
【００１８】
複雑度の評価装置１００は、例えば分類タスクの少なくとも一部を用いて該分類タスクの複雑度を算出する。また、該複雑度は、複雑度スコア（ｓｃｏｒｅ）の形で表され、デジタルの形で分類タスクの複雑さの程度を正確に評価できる。
【００１９】
ここで、類似度算出部１０１は、各種の方法でサンプルと各クラスとの類似度を算出してもよい。例えば、類似度算出部１０１は、比較的に簡単な分類器を用いて訓練サンプルを分類し、分類の結果に基づいて該類似度を取得してもよい。
【００２０】
図２に示すように、１つの例として、類似度算出部１０１は分類器１０１１及び算出サブ部１０１２を含んでもよい。分類器１０１１は、少なくとも一部の訓練サンプルに対して分類を行う。算出サブ部１０１２は、分類の結果に基づいて類似度を算出する。分類器１０１１は、例えば混合ガウスモデル、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクターマシン又は単純な中心分類器などであってもよい。
【００２１】
ここで、分類器１０１１が訓練により得られる場合は、上記少なくとも一部の訓練サンプルに基づいて訓練器１０１１を訓練してもよい。訓練が終了した後に、取得された分類器１０１１を用いてこれらの訓練サンプルを分類する。
【００２２】
なお、分類器１０１１を用いてサンプルを分類する前に、或いは分類器１０１１を訓練する前に、サンプルに対して前処理を行う必要がある場合はある。例えば、各サンプルを表現ベクトルに変換し、全ての表現ベクトルは同一の次元を有する。例えば、画像を分類する場合は、画像全体について１つの特徴ベクトル、例えばＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ）、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等を表現ベクトルとして抽出してもよい。
【００２３】
以下は、単純な中心分類器を分類器１０１１の一例として類似度算出部１０１の処理を説明する。単純な中心分類器を用いる場合は、予め訓練を行う必要がなく、算出サブ部１０１２は、各サンプルと各クラスの中心との距離を該サンプルと該クラスとの類似度として算出する。ここで、距離は例えばユークリッド距離である。
【００２４】
例えば、分類タスクは合計ｎ個のクラスを有し、合計ａ個の訓練サンプルを有すると仮定すると、まず、クラスの中心を算出し、クラスの中心は、例えば該クラスにおける各サンプルの表現ベクトルの平均ベクトルである。クラスｉの中心ベクトルを算出する場合は、クラスｉにｍ個のサンプルがあると、中心ベクトルＣｉは次のようになる。
【数１】
2018092612.tif 000003
【００２５】
ここで、ｓｋはクラスｉにおけるサンプルの表現ベクトルである。これから分かるように、式（１）に従って全てのクラスの中心ベクトルを算出できる。
【００２６】
そして、例えば、以下のようにサンプルｓｋとクラスｊとの距離ｄｊを算出してもよく、該距離は、該サンプルとクラスｊとの類似度の大きさである。
【数２】
2018092612.tif 000004
【００２７】
なお、単純な中心分類器は単なる一例であり、他の分類器を用いて類似度を算出してもよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークを用いる場合は、分類プロセスにおいてサンプルと各クラスとの類似度を取得してもよく、ここの類似度は式（２）に示すユークリッド距離で表されているものではない。
【００２８】
類似度算出部１０１が上述したようにサンプルと各クラスとの類似度を算出した後に、スコア算出部１０２はこれらの類似度に基づいて分類タスクの複雑度スコアを算出する。
【００２９】
１つの例では、スコア算出部１０２は、類似度に基づいて、各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出し、第２類似度及び各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて複雑度スコアを算出する。
【００３０】
この例では、分類タスクに含まれるクラスに関わらず、分類タスクを二分類問題、即ちクラスに属するか否かの分類問題に変換する。スコア算出部１０２は、サンプルの複雑度スコアを算出する際に、サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度及びサンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度両方を考慮する必要がある。このように、本実施例の技術は任意の数のクラスを含む分類タスクに適用でき、幅広い適応性を有する。
【００３１】
例えば、第２類似度は、サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度のうちの最大値であってもよい。単純な中心分類器を用いて取得された類似度の例では、スコア算出部１０２は、以下のようにクラスｊにおけるサンプルｓｋの複雑度スコアｐｋを算出してもよい。
【数３】
2018092612.tif 000005
【００３２】
或いは、第２類似度は、サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度の平均値であってもよい。単純な中心分類器を用いて取得された類似度の例では、スコア算出部１０２は、以下のようにクラスｊにおけるサンプルｓｋの複雑度スコアｐｋを算出してもよい。
【数４】
2018092612.tif 000006
【００３３】
各サンプルの複雑度スコアを算出した後に、スコア算出部１０２はこれらの複雑度スコアに基づいて分類タスクの複雑度スコアを算出する。１つの例では、スコア算出部１０２は、下記の式（５）に従って、各サンプルの複雑度スコアを加重平均することで分類タスクの複雑度スコアを取得する。
【数５】
2018092612.tif 000007
【００３４】
ここで、ｗｋはサンプルｓｋに対応する重みであり、且つ
【数６】
2018092612.tif 000008
となる。
【００３５】
ｗｋは、各サンプルの重要度を調整するためのものであり、各種の方法により設定されてもよい。例えば、各クラスにおける全てのサンプルについて、ｗｋは同一に設定されてもよいし、各クラスに含まれるサンプルの数に基づいて重みｗｋを調整してもよい。また、例えば、画像を分類する場合は、黒色の画素の数に基づいて各サンプルのｗｋを調整してもよい。
【００３６】
後続の分類器の選択では、スコア算出部により算出された複雑度スコアＰに基づいて適切な分類器を選択してもよい。複雑度スコアＰが量子化された値であるため、Ｐに基づく選択は非常に正確である。
【００３７】
上述したように、本実施例の分類タスクの複雑度の評価装置１００によれば、分類タスクの複雑度スコアを正確に算出でき、分類器の選択のための根拠を提供できる。
【００３８】
＜２．分類タスクの複雑度の評価方法＞
上記の実施形態において分類タスクの複雑度の評価装置を説明する際に、処理又は方法も公開している。以下は、既に述べた詳細内容を繰り返すことなく、これらの方法の概要を説明する。なお、これらの方法は、分類タスクの複雑度の評価装置を説明する際に既に公開されているが、必ずしも上述したユニットを用いることなく、或いは必ずしもこれらのユニットにより実行されない。例えば、分類タスクの複雑度の評価装置の実施形態の一部又は全てはハードウェア及び／又はファームウェアを用いて実現されてもよいが、以下で説明する方法の全ては、分類タスクの複雑度の評価装置のハードウェア及び／又はファームウェアを用いることができるにも関わらず、コンピュータ実行可能なプログラムで実現されてもよい。
【００３９】
図３は本発明の１つの実施例に係る分類タスクの複雑度の評価方法を示すフローチャートである。該方法は、分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出するステップ（Ｓ１１）と、類似度に基づいて分類タスクの複雑度スコアを算出するステップ（Ｓ１２）を含む。
【００４０】
図４に示すように、ステップＳ１１は以下のサブステップ、即ち分類器を用いて少なくとも一部の訓練サンプルに対して分類を行うステップ（Ｓ１１１）と、分類の結果に基づいて類似度を算出するステップ（Ｓ１１２）を含んでもよい。ここで、分類器は、単純な中心分類器、畳み込みニューラルネットワーク又は混合ガウスモデル等であってもよい。
【００４１】
分類器が単純な中心分類器である場合は、ステップＳ１１２において、各サンプルと各クラスの中心との距離を該サンプルと該クラスとの類似度として算出する。分類器を訓練する必要がある場合は、少なくとも一部の訓練サンプルに基づいて該分類器を訓練して取得してもよい。
【００４２】
１つの例では、ステップＳ１２において、類似度に基づいて、各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出し、第２類似度及び各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて複雑度スコアを算出する。
【００４３】
例えば、第２類似度は、サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度のうちの最大値であってもよい。或いは、第２類似度は、サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度の平均値であってもよい。
【００４４】
ステップＳ１２において、各サンプルの複雑度スコアを算出し、各サンプルの複雑度スコアを加重平均することで分類タスクの複雑度スコアを取得する。各種の方法により各サンプルの複雑度スコアの重みを設定してもよく、例えば各クラスに含まれるサンプルの数に基づいて重みを調整してもよい。
【００４５】
本実施例の方法によれば、分類タスクの複雑度スコアを正確に算出でき、分類器の選択のための根拠を提供できる。
【００４６】
上記の実施例における関連する詳細は、分類タスクの複雑度の評価装置の説明において詳細に説明されており、ここでその説明を省略する。
【００４７】
＜３．本発明の装置及び方法を実施するための計算装置＞
上記装置における各構成要件、ユニットはソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。用いられる具体的な手段又は方式の構成は当業者にとって周知であり、ここでその説明が省略される。ソフトウェア又はファームウェアにより実施されている場合、記録媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を有するコンピュータ（例えば図５示されている汎用コンピュータ５００）に上記方法を実施するためのソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、該コンピュータは各種のプログラムがインストールされている場合は各種の機能などを実行できる。
【００４８】
図５において、中央処理部（即ちＣＰＵ）５０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されているプログラム、又は記憶部５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ５０３には、必要に応じて、ＣＰＵ５０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、及びＲＡＭ５０３は、バス５０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース５０５もバス５０４に接続されている。
【００４９】
入力部５０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部５０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部５０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部５０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース５０５に接続されている。通信部５０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ部５１０は、入力／出力インターフェース５０５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライブ部５１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部５０８にインストールされている。
【００５０】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば取り外し可能な媒体５１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【００５１】
これらの記憶媒体は、図５に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体５１１に限定されない。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ５０２、記憶部５０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００５２】
本発明は、機器に読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムプロダクトをさらに提供する。該指令コードは機器により読み出されて、上述した本発明の実施例に係る方法を実行できる。
【００５３】
それに応じて、本発明は、機器読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムのプロダクトが記録されている記憶媒体をさらに含む。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティックを含むが、これらに限定されない。
【００５４】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。なお、本発明の具体的な実施例の上記の説明では、１つの態様について説明及び／又は例示された特徴は同一又は類似の方式で１つ又は複数の他の態様に用いられてもよいし、他の態様における特徴と組み合わせてもよいし、他の態様における特徴の代わりに用いられてもよい。また、本発明の方法は、明細書に説明された時間的順序で実行するものに限定されず、他の時間的順序で順次、並行、又は独立して実行されてもよい。このため、本明細書に説明された方法の実行順序は、本発明の技術的な範囲を限定するものではない。
【００５５】
以上は本発明の具体的な実施例の説明を通じて本発明を開示するが、上記の全ての実施例及び例は例示的なものであり、制限的なものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本発明に対して各種の修正、改良、均等的なものに変更してもよい。これらの修正、改良又は均等的なものに変更することは本発明の保護範囲に含まれるものである。
【００５６】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
分類タスクの複雑度の評価装置であって、
前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出する類似度算出手段と、
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するスコア算出手段と、を含む、装置。
（付記２）
前記スコア算出手段は、
前記類似度に基づいて、前記各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出し、
前記第２類似度及び前記各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて前記複雑度スコアを算出する、付記１に記載の装置。
（付記３）
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度のうちの最大値である、付記２に記載の装置。
（付記４）
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度の平均値である、付記２に記載の装置。
（付記５）
前記スコア算出手段は、各サンプルの複雑度スコアを算出し、各サンプルの複雑度スコアを加重平均することで前記分類タスクの複雑度スコアを取得する、付記１に記載の装置。
（付記６）
前記スコア算出手段は、各クラスに含まれるサンプルの数に基づいて重みを調整する、付記５に記載の装置。
（付記７）
前記類似度算出手段は、
前記少なくとも一部の訓練サンプルに対して分類を行う分類器と、
前記分類の結果に基づいて前記類似度を算出する算出サブ手段と、を含む、付記１に記載の装置。
（付記８）
前記分類器は、単純な中心分類器であり、
前記算出サブ手段は、各サンプルと各クラスの中心との距離を、該サンプルと該クラスとの類似度として算出する、付記７に記載の装置。
（付記９）
前記分類器は、前記少なくとも一部の訓練サンプルに基づく訓練により得られる、付記７に記載の装置。
（付記１０）
分類タスクの複雑度の評価方法であって、
前記分類タスクの少なくとも一部の訓練サンプルのうちの各サンプルについて、該サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出するステップと、
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するステップと、を含む、方法。
（付記１１）
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するステップは、
前記類似度に基づいて、前記各サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度を示す第２類似度を算出するステップと、
前記第２類似度及び前記各サンプルと該サンプルの属するクラスとの類似度に基づいて前記複雑度スコアを算出するステップと、を含む、付記１０に記載の方法。
（付記１２）
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度のうちの最大値である、付記１１に記載の方法。
（付記１３）
前記第２類似度は、前記サンプルと該サンプルの属さないクラスとの類似度の平均値である、付記１１に記載の方法。
（付記１４）
前記類似度に基づいて前記分類タスクの複雑度スコアを算出するステップは、各サンプルの複雑度スコアを算出し、各サンプルの複雑度スコアを加重平均することで前記分類タスクの複雑度スコアを取得するステップ、を含む、付記１０に記載の方法。
（付記１５）
各クラスに含まれるサンプルの数に基づいて重みを調整する、付記１４に記載の方法。
（付記１６）
前記サンプルと各クラスとの類似度をそれぞれ算出するステップは、
分類器を用いて前記少なくとも一部の訓練サンプルに対して分類を行うステップと、
前記分類の結果に基づいて前記類似度を算出するステップと、を含む、付記１０に記載の方法。
（付記１７）
前記分類器は、単純な中心分類器であり、
類似度を算出するステップは、各サンプルと各クラスの中心との距離を、該サンプルと該クラスとの類似度として算出するステップを含む、付記１６に記載の方法。
（付記１８）
前記分類器は、前記少なくとも一部の訓練サンプルに基づく訓練により得られる、付記１６に記載の方法。
【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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