(57)【要約】【課題】非常に大きな層数を有するネットワーク構造であっても、限られたコンピューティングリソースの下で、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化する方法を提供する。【解決手段】学習方法は、第１のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、第１のグループに属さない１または複数のブロックを簡素化モデルに追加して簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、第１のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで繰返すステップとを含む。【選択図】図１３
2019105899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数層のネットワーク構造を有するモデルを学習する、コンピュータにより実行される学習方法であって、前記ネットワーク構造は積層された複数のブロックを含み、前記複数のブロックの各々は、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネントと、当該特徴抽出コンポーネントをバイパスする経路とを含み、前記学習方法は、
訓練データセットおよび前記訓練データセットの一部からなる縮小訓練データセットを取得するステップと、
前記モデルを前記縮小訓練データセットにより学習することで、前記モデルを規定するネットワークパラメータを暫定的に最適化するステップと、
前記暫定的に最適化されたネットワークパラメータにより規定される暫定学習済みモデルを評価することで、前記ネットワーク構造に含まれるブロックのうち、相対的に重要性の高い第１のグループに属する１または複数のブロックを特定するステップと、
前記第１のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、前記簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、前記簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、
前記第１のグループに属さない１または複数のブロックを前記簡素化モデルに追加して前記簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、
前記拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、前記第１のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで繰返すステップとを備える、学習方法。
【請求項２】
前記特定するステップは、相対的に大きな性能値の変化を示すブロックを前記第１のグループに属するブロックとして決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の学習方法。
【請求項３】
前記特定するステップは、前記暫定学習済みモデルに含まれる各ブロックが示す性能値の変化について、変化の大きいものから全体数に対する予め定められた比率内にあるブロックを前記第１のグループに属するブロックとして決定するステップをさらに含む、請求項２に記載の学習方法。
【請求項４】
前記性能値は、平均フレーム対数尤度および交差エントロピーの少なくとも一方を含む、請求項２または３に記載の学習方法。
【請求項５】
前記拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、ネットワーク構造の出力側に位置するブロックを優先して追加するステップを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の学習方法。
【請求項６】
前記拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、複数のブロックを追加するステップを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、ニューラルネットワークの学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
深層ニューラルネットワーク（deep neural network）は、様々なタスク（例えば、画像処理、音声認識、話者認識、言語認識など）に応用されている。このような深層ニューラルネットワークの一例として、超深層畳み込みネットワーク（very deep convolutional network）は、映像処理や画像処理の分野で顕著な性能を発揮することが示されており、ますます深層化したネットワーク構造を有するモデルが研究されている。すなわち、このようなモデルは、ネットワーク層数の重要性を証明している。一方で、深層化した畳み込みネットワークを学習する場合には、勾配消失問題や過学習問題などを解決しなければならない。
【０００３】
畳み込み残差ネットワーク（convolutional residual network）（以下、「ＲｅｓＮｅｔ」とも称す。）は、各層において新たな表現を学習するのではなく、残差結合（以下、「ショートカット結合」または「スキップ結合」とも称す。）で残差を学習する（例えば、非特許文献１などを参照）。ＲｅｓＮｅｔは、収束速度が非常に早く、かつ、良好な認識精度を示す。特に、音声認識タスクなどにおいて、ＲｅｓＮｅｔは顕著な性能を示すことが報告されている（例えば、非特許文献２〜４などを参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," in Proc. the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 770-778.
【非特許文献２】Y. Wang, X. Deng, S. Pu, and Z. Huang, "Residual convolutional CTC networks for automatic speech recognition," in arXiv preprint arxiv:1702.07793, 2016.
【非特許文献３】M. Bi, Y. Qian, and K. Yu, "Very deep convolutional neural networks for LVCSR," in Proc. INTERSPEECH, 2015.
【非特許文献４】Y. Zhang, W. Chan, and N. Jaitly, "Very deep convolutional networks for end-to-end speech recognition," in Proc. IEEE-ICASSP, 2017.
【非特許文献５】A. Veit, M. Wilber, and S. Belongie, "Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks," in Proc. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016, pp. 550-558.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
超深層ＲｅｓＮｅｔあるいは超々深層ＲｅｓＮｅｔといった、何重にも積層されたニューラルネットワーク（通常、何百もの層からなる）は、本来、画像認識タスクに向けて設計されたものである。そのため、音声認識タスクに適用するにあたっては、莫大な演算量が必要となり、学習面および実装面における制約が課題である。
【０００６】
多くの先行研究においては、膨大なプロセッサリソースを用いて、学習速度を高めているが、実際のアプリケーションを想定すると現実的ではない。
【０００７】
本技術は、非常に大きな層数を有するネットワーク構造であっても、限られたコンピューティングリソースの下で、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化できる手法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のある局面に従えば、複数層のネットワーク構造を有するモデルを学習する、コンピュータにより実行される学習方法が提供される。ネットワーク構造は積層された複数のブロックを含む。複数のブロックの各々は、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネントと、当該特徴抽出コンポーネントをバイパスする経路とを含む。学習方法は、訓練データセットおよび訓練データセットの一部からなる縮小訓練データセットを取得するステップと、モデルを縮小訓練データセットにより学習することで、モデルを規定するネットワークパラメータを暫定的に最適化するステップと、暫定的に最適化されたネットワークパラメータにより規定される暫定学習済みモデルを評価することで、ネットワーク構造に含まれるブロックのうち、相対的に重要性の高い第１のグループに属する１または複数のブロックを特定するステップと、第１のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、第１のグループに属さない１または複数のブロックを簡素化モデルに追加して簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、第１のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで繰返すステップとを含む。
【０００９】
特定するステップは、暫定学習済みモデルから１つのブロックの前記特徴抽出コンポーネントを順に除去するステップと、前記特徴抽出コンポーネントが除去された暫定学習済みモデルの性能値の変化を算出するステップとを含んでいてもよい。
【００１０】
特定するステップは、相対的に大きな性能値の変化を示すブロックを第１のグループに属するブロックとして決定するステップをさらに含んでいてもよい。
【００１１】
特定するステップは、暫定学習済みモデルに含まれる各ブロックが示す性能値の変化について、変化の大きいものから全体数に対する予め定められた比率内にあるブロックを第１のグループに属するブロックとして決定するステップをさらに含んでいてもよい。
【００１２】
性能値は、平均フレーム対数尤度および交差エントロピーの少なくとも一方を含んでいてもよい。
【００１３】
拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、ネットワーク構造の出力側に位置するブロックを優先して追加するステップを含んでいてもよい。
【００１４】
拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、複数のブロックを追加するステップを含んでいてもよい。
【００１５】
拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、追加されたブロックについてのネットワークパラメータを最適化するステップを含んでいてもよい。
【００１６】
本発明の別の局面に従えば、複数層のネットワーク構造を有するモデルを学習するための学習装置が提供される。ネットワーク構造は積層された複数のブロックを含む。複数のブロックの各々は、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネントと、当該特徴抽出コンポーネントをバイパスする経路とを含む。学習装置は、訓練データセットおよび訓練データセットの一部からなる縮小訓練データセットを取得する取得手段と、モデルを縮小訓練データセットにより学習することで、モデルを規定するネットワークパラメータを暫定的に最適化する第１の最適化手段と、暫定的に最適化されたネットワークパラメータにより規定される暫定学習済みモデルを評価することで、ネットワーク構造に含まれるブロックのうち、相対的に重要性の高い第１のグループに属する１または複数のブロックを特定する特定手段と、第１のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化する第２の最適化手段と、第１のグループに属さない１または複数のブロックを簡素化モデルに追加して簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化する第３の最適化手段とを含む。第３の最適化手段は、第１のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで、拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータの最適化を繰返す。
【００１７】
本発明のさらに別の局面に従えば、複数層のネットワーク構造を有する学習済みモデルが提供される。ネットワーク構造は積層された複数のブロックを含む。複数のブロックの各々は、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネントと、当該特徴抽出コンポーネントをバイパスする経路とを含む。学習済みモデルは、コンピュータが、訓練データセットおよび訓練データセットの一部からなる縮小訓練データセットを取得するステップと、対象のモデルを縮小訓練データセットにより学習することで、モデルを規定するネットワークパラメータを暫定的に最適化するステップと、暫定的に最適化されたネットワークパラメータにより規定される暫定学習済みモデルを評価することで、ネットワーク構造に含まれるブロックのうち、相対的に重要性の高い第１のグループに属する１または複数のブロックを特定するステップと、第１のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、第１のグループに属さない１または複数のブロックを簡素化モデルに追加して簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、第１のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで繰返すステップと、を実行することで構成される。
【発明の効果】
【００１８】
本技術によれば、非常に大きな層数を有するネットワーク構造であっても、限られたコンピューティングリソースの下で、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施の形態に従う学習済のモデルを用いたアプリケーション例を示す模式図である。
【図２】図１に示す音声認識システムの学習方法を説明するための模式図である。
【図３】本実施の形態に従う学習方法による学習対象となるＲｅｓＮｅｔの一例を示す模式図である。
【図４】本実施の形態に従う学習方法による学習対象となるＲｅｓＮｅｔに含まれる残差ブロックのネットワーク構造例を示す模式図である。
【図５】図３に示すＲｅｓＮｅｔの完全モデルの具体的な設定例を示す図である。
【図６】ＲｅｓＮｅｔに代表される分岐を有するニューラルネットワークのトポロジーを説明するための図である。
【図７】ＲｅｓＮｅｔモデルのいずれか１つの残差ブロックの特徴抽出コンポーネントを除去した場合の影響を評価する手順を説明するための模式図である。
【図８】３つのＲｅｓＮｅｔモデルから１つの残差ブロックの特徴抽出コンポーネントを除去した場合の影響度合いを示すグラフである。
【図９】３つのＲｅｓＮｅｔモデルから１つの残差ブロックの特徴抽出コンポーネントを除去した場合の影響度合いを示す別のグラフである。
【図１０】本実施の形態に従う学習装置を実現するハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【図１１】本実施の形態に従う学習方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】本実施の形態に従う学習方法におけるスケルトンブロックの決定方法の一例を説明するための図である。
【図１３】本実施の形態に従う学習方法によるスケルトンモデルからの完全モデルへの追加的な学習処理の手順を説明するための模式図である。
【図１４】本実施の形態に従う学習装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】本実施の形態に従う学習方法による学習期間と性能との関係性の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２１】
［Ａ．アプリケーション例］
まず、本実施の形態に従う学習済のモデルを用いたアプリケーション例について説明する。
【００２２】
図１は、本実施の形態に従う学習済のモデルを用いたアプリケーション例を示す模式図である。図１には、アプリケーション例として、音声認識システム１を示す。音声認識システム１は、音声信号の入力を受けて、認識結果に応じたテキストを出力する。より具体的には、音声認識システム１は、音声信号の入力を受けて特徴ベクトルを出力する特徴抽出部１２と、特徴抽出部１２からの特徴ベクトルの入力を受けてテキストを出力する認識エンジン１４とを含む。認識エンジン１４は、デコーダとして機能する。
【００２３】
認識エンジン１４は、典型的には、入力される特徴ベクトルから音響上の特徴を抽出する音響モデル１６と、音響モデル１６により抽出される音響上の特徴をテキストと対応付ける言語モデル１８とを含む。
【００２４】
音響モデル１６および言語モデル１８は、いずれも訓練データセットにより学習される。
【００２５】
図２は、図１に示す音声認識システム１の学習方法を説明するための模式図である。図２を参照して、音声信号４２および対応するテキスト４４とからなる訓練データセット４０を用意する。音声信号４２を特徴抽出部１２に入力するとともに、対応するテキスト４４に対する認識エンジン１４からの出力の誤差に基づいて、音響モデルおよび言語モデルを規定するネットワークパラメータが最適化される。
【００２６】
［Ｂ．学習対象モデル］
次に、本実施の形態に従う学習方法により学習されるモデルの一例について説明する。本実施の形態に従う学習方法は、複数層のネットワーク構造を有するモデルの学習に向けられる。特に、超深層ニューラルネットワークおよび超々深層ニューラルネットワークの学習に好適である。
【００２７】
超深層ニューラルネットワークの一例として、図１の認識エンジン１４に含まれる音響モデル１６を実現するための、超深層畳み込み残差ニューラルネットワーク（ＲｅｓＮｅｔ）を取り上げる。以下の説明においては、典型的なネットワーク構造例として、１１０層のＲｅｓＮｅｔを想定する。なお、ＲｅｓＮｅｔの層数はいずれでもよく、また、より大きな層数を有するＲｅｓＮｅｔほど学習高速化の効果は顕著となる。
【００２８】
１１０層のＲｅｓＮｅｔは、画像認識タスクにおいて１つのベンチマークとなっている。本来的に、ＲｅｓＮｅｔは、画像認識タスクに向けて設計されたものであるが、音声認識タスクに対しても適用が可能である。すなわち、音声認識タスクの対象となる音声信号の各フレームは、画像認識タスクの対象となる画像と同様に、時間領域と周波数領域とにより定義される２次元イメージとみなすことができる。このように入力される音声信号に対する前処理を工夫することで、ＲｅｓＮｅｔの基本的なコンセプトは、音声認識タスクに対しても連続的に適用できる。
【００２９】
図３は、本実施の形態に従う学習方法による学習対象となるＲｅｓＮｅｔの一例を示す模式図である。図３を参照して、１１０層のＲｅｓＮｅｔを示すモデル２は、図１に示す音響モデル１６を実現するニューラルネットワークである。本実施の形態に従う学習方法は、図３に示すような層数の大きなニューラルネットワークを学習することを目的とする。
【００３０】
説明の便宜上、図３に示すような、最終的に学習済みモデルとして出力されるモデルを「完全モデル」とも称する。
【００３１】
完全モデル２は、入力側にある畳み込み層（Ｃｏｎｖ）１０（１層）と、５４個の残差ブロック（ＲｅｓＢｌｏｃｋ）２０（２層×５４）と、平均化プーリング処理３２および全結合処理３４を含む出力層３０（１層）とからなる。図３に示すように、ＲｅｓＮｅｔの一例である完全モデル２の基本単位は、残差ブロック２０である。このように、完全モデル２を規定するネットワーク構造は、積層された複数のブロック（残差ブロック２０）を含む。
【００３２】
各残差ブロック２０の各々は、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネントと、当該特徴抽出コンポーネントをバイパスする経路とを含む。具体的な一例として、各残差ブロック２０は、図４に示すいずれかのネットワーク構造をとる。
【００３３】
図４は、本実施の形態に従う学習方法による学習対象となるＲｅｓＮｅｔに含まれる残差ブロック２０のネットワーク構造例を示す模式図である。図４に示すように、残差ブロック２０は、２つの並列結合されたコンポーネント（特徴抽出コンポーネント４および残差結合コンポーネント６）を含む。すなわち、残差ブロック２０は、入力から見ると、分岐（branch）を有するニューラルネットワークに相当する。
【００３４】
図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示されるネットワーク構造例において、入力された信号から特徴を抽出する特徴抽出コンポーネント４は、２つの畳み込み層（Ｃｏｎｖ）２１，２４と、２つの畳み込み層２１，２４の間に配置された活性化関数２３とを含む。畳み込み層２１，２４の各々には、比較的小さな３×３のフィルタが用いられている。活性化関数２３としては、一例として、正規化線形関数（ＲｅＬＵ：rectified linear unit）が用いられている。
【００３５】
畳み込み層２１，２４の出力側には、それぞれＢＮ（batch normalization）処理２２，２５が実装されている。
【００３６】
図４（Ａ）に示すネットワーク構造例において、残差結合コンポーネント６は、信号が特徴抽出コンポーネント４全体をバイパスするための経路を提供する、ショートカット結合またはスキップ結合に相当する。すなわち、残差結合コンポーネント６は、特徴抽出コンポーネント４をバイパスする経路を含む。
【００３７】
例えば、入力された信号の特徴マップが適合しない場合（例えば、残差ブロック２０が特徴マップのサイズが変化する境界に存在する場合）には、図４（Ａ）に示すようなフィルタサイズ１×１の畳み込み層２６をショートカット結合として用い、それ以外の場合には、図４（Ｂ）に示すような恒等変換処理２７（すなわち、入力された信号をそのまま出力する）をショートカット結合として用いてもよい。
【００３８】
畳み込み層２６から出力される信号または恒等変換処理２７から出力される信号は、結合処理２８において、特徴抽出コンポーネント４（畳み込み層２１、ＢＮ処理２２、活性化関数２３、畳み込み層２４、ＢＮ処理２５）から出力される信号と結合される。最終的に、結合処理２８において結合された後の信号は、活性化関数２９を経て出力される。
【００３９】
なお、図４には、典型的な残差ブロック２０のネットワーク構造例を示すが、本発明の適用対象はこれに限られず、与えられた信号から特徴を抽出するためのコンポーネントと、当該コンポーネントをショートカット結合（すなわち、スキップ結合）するためのコンポーネントとを有する、ネットワーク構造であれば、どのようなものを採用してもよい。
【００４０】
例えば、図４に示す特徴抽出コンポーネント４おいて、畳み込み層２１および畳み込み層２４のフィルタサイズは任意に変更してもよいし、活性化関数２３についても任意のものを用いることができる。また、ＢＮ処理２２，２５の配置についても任意である。
【００４１】
また、残差ブロック２０の各々には、より多くの畳み込み層を配置してもよい。例えば、畳み込み層（フィルタサイズ１×１）、ＢＮ処理、活性化関数（ＲｅＬＵ）、畳み込み層（フィルタサイズ３×３）、ＢＮ処理、活性化関数（ＲｅＬＵ）、畳み込み層（フィルタサイズ１×１）、ＢＮ処理、といった３層分の畳み込み層を含む特徴抽出コンポーネント４を用いてもよい。
【００４２】
さらに、畳み込み層２１，２４を含む特徴抽出コンポーネント４に代えて、ＤＮＮモデル（deep neural network）またはＣＮＮ（convolution neural network）モデルを用いてもよい。
【００４３】
本実施の形態に従う学習方法による学習対象となるＲｅｓＮｅｔの完全モデル２においては、図４に示す残差ブロック２０の畳み込み層２１，２４について、フィルタサイズ（すなわち、カーネルサイズ）は同じであるが、フィルタ数を異ならせている。
【００４４】
一例として、完全モデル２を構成する５４個の残差ブロック２０をフィルタ数の異なる３グループ（１６個、３２個、６４個）に分類する。但し、畳み込み層のフィルタサイズ（カーネルサイズ）はいずれも３×３であるとする。
【００４５】
図５は、図３に示すＲｅｓＮｅｔの完全モデル２の具体的な設定例を示す図である。図５に示す完全モデル２には、７２×１１次元の特徴ベクトルが入力として与えられ、８５２２次元の入力に対するｓｏｆｔｍａｘ関数による演算結果が出力される。
【００４６】
図５において、各残差ブロック２０をフィルタ数の相違を表現するように、フィルタ数が１６個、３２個、６４個である残差ブロック２０を、それぞれ「ＲｅｓＢｌｏｃｋ−１６」、「ＲｅｓＢｌｏｃｋ−３２」、「ＲｅｓＢｌｏｃｋ−６４」と表記する。
【００４７】
図５に示すように、各グループは、いずれも１８個ずつの残差ブロック２０が積層された構造となっている。
【００４８】
完全モデル２全体としては、大部分の畳み込み層のフィルタサイズは３×３である。同じフィルタ数の畳み込み層の間では、出力される特徴マップのサイズが同一である。また、特徴マップのサイズが１／２倍になると、フィルタ数は２倍になる。そのため、フィルタ数が倍増する残差ブロック間（具体的には、１８番目の残差ブロックと１９番目の残差ブロックとの間、および、３６番目の残差ブロックと３７番目の残差ブロックとの間）においては、ダウンサンプリング処理により特徴マップの次元を半減化する。このダウンサンプリング処理においては、ストライドを２×２とした畳み込み層が用いられる。
【００４９】
なお、各畳み込み層からの出力に対して、ゼロを埋めるためのゼロパディング処理を実施する。
【００５０】
出力層３０に含まれる平均化プーリング処理３２においては、フィルタサイズ２×２、ストライド１×１の平均化２次元プーリングが用いられる。また、出力層３０に含まれる全結合処理３４は、全結合フィードフォワード層（ＢＮ処理は無し）と、８５２２次元が与えられる活性化関数（ｓｏｆｔｍａｘ関数）とを含む。そして、８５２２次元の特徴ベクトルに対するｓｏｆｔｍａｘ関数の結果が完全モデル２の出力となる。
【００５１】
［Ｃ．学習方法の概要］
次に、本実施の形態に従う学習方法の概要について説明する。
【００５２】
本実施の形態に従う学習方法においては、学習対象の完全モデル２を構成する残差ブロック２０を「スケルトンブロック」および「補助ブロック」の２種類に分類する。
【００５３】
本明細書において、「スケルトンブロック」は、完全モデル２全体において重要な役割を果たす残差ブロック２０を意味し、「補助ブロック」は、スケルトンブロックには分類されない残りの残差ブロック２０を意味する。「スケルトンブロック」は、完全モデル２に入力される特徴ベクトルを出力まで結合する経路を有しており、学習および評価において、本質的である残差ブロック２０を意味する。
【００５４】
本実施の形態に従う学習方法においては、学習対象の完全モデル２を解析して、完全モデル２を構成する残差ブロック２０のうち、スケルトンブロックに相当する残差ブロック２０を特定する。そして、特定したスケルトンブロックのみからなる簡素化モデル（以下、「スケルトンモデル」とも称す。）を構成し、その構成されるスケルトンモデルを学習する。続いて、スケルトンモデルに補助ブロックを順次追加したモデル（以下、「追加モデル」とも称す。）を順次構成し、その順次構成される追加モデルを順次学習する。追加モデルは、簡素化モデルに補助ブロックを追加して生成される拡張された簡素化モデルに相当する。
【００５５】
［Ｄ．スケルトンブロックおよび補助ブロック］
先に、本実施の形態において分類される、スケルトンブロックおよび補助ブロックについて説明する。
【００５６】
非特許文献５は、ショートカット結合を有するＲｅｓＮｅｔに対する研究結果を示す。ＲｅｓＮｅｔにおいては、多数の経路の集合であるアンサンブルが形成され得る。
【００５７】
図６は、ＲｅｓＮｅｔに代表される分岐を有するニューラルネットワークのトポロジーを説明するための図である。図６（Ａ）には、３つの特徴抽出コンポーネント４が積層されるとともに、各特徴抽出コンポーネント４にはショートカット結合が並列に設けられている。このようなネットワーク構造を経路別に展開すると、図６（Ｂ）に示すようなネットワーク構造と等価になる。
【００５８】
すなわち、図６（Ａ）に示すネットワーク構造は、図６（Ｂ）に示すように、入力側から出力側に向かう複数の経路を含んでおり、アンサンブル（多数の経路の集合）を有していることが分かる。
【００５９】
非特許文献５の教示によれば、ニューラルネットワークの学習中において、値の更新はすべての層に亘って均一に生じるものではなく、この現象は、典型的な深層ニューラルネットワークについても当てはまるとされている。具体的には、すべての学習ポイントは、特定の経路セットに沿って重みが調整されるとされている。そして、評価時には、入力された信号は一意の経路セットに沿って出力まで到達し、すべての層を通過するわけではないとされている。したがって、一部の残差ブロックを省略しても、評価結果への影響は小さいことが想定される。
【００６０】
本願発明者らは、層数の異なる３種類のＲｅｓＮｅｔモデル（音響モデル）を用意し、縮小訓練データセットにより学習を行なった。このような学習によって得られた学習済みＲｅｓＮｅｔモデルに含まれるいずれか１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の影響を評価した。なお、言語モデルについては、既知の学習済みモデルを用いた。
【００６１】
対象としたＲｅｓＮｅｔモデルは、図４および図５に示すネットワークと同様の残差ブロック２０により構成されている。より具体的には、以下のようなネットワーク構造を用いた。
【００６２】
（Ａ）１８個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−１６＋１８個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−３２＋１８個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−６４（計１１０層）（図５と実質的に同一のネットワーク）
（Ｂ）１０個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−１６＋１０個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−３２＋１０個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−６４（計６２層）
（Ｃ）３個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−１６＋３個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−３２＋３個のＲｅｓＢｌｏｃｋ−６４（計２０層）
図７は、ＲｅｓＮｅｔモデルのいずれか１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の影響を評価する手順を説明するための模式図である。図７を参照して、訓練データセットにより学習した完全モデル２と、完全モデル２を構成する１つの残差ブロック２０について、特徴抽出コンポーネント４（畳み込み層２１、ＢＮ処理２２、活性化関数２３、畳み込み層２４、ＢＮ処理２５）を除去した後の除去モデル２Ａとの間で、同一の特徴を入力した場合の出力間の相違を評価する。なお、図７に示すように、特徴抽出コンポーネント４が除去される残差ブロック２０において、残差結合コンポーネント６（恒等変換処理２７）は残ることになる。すなわち、残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去するとは、その残差ブロック２０における信号の伝搬経路をショートカットすることを意味する。
【００６３】
具体的な評価手法としては、上述した３種類の学習済の各ＲｅｓＮｅｔモデルについて、任意の１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去し、当該特徴抽出コンポーネント４を除去した後のＲｅｓＮｅｔモデルを用いてデコード（この例では、音声認識）を行なう。そして、特徴抽出コンポーネント４を除去していないＲｅｓＮｅｔモデルのデコード結果についての性能値と、任意の１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去したＲｅｓＮｅｔモデルのデコード結果についての性能値との差を算出する。
【００６４】
性能値としては、任意の評価指標を用いることができるが、一例として、平均フレーム対数尤度（log-likelihood）および交差エントロピーを用いた。
【００６５】
平均フレーム対数尤度は、入力される音声信号のフレーム単位で対数尤度検定（log-likelihood test）を行なった結果を示す。対数尤度検定は、評価データをデコード（音声認識）することで出力されるキーワードの出現頻度を、当該評価データの転記テキストに含まれるキーワードの出現頻度と比較する検定である。すなわち、平均フレーム対数尤度は、デコード結果に含まれるキーワードの出現頻度と正解テキストに含まれるキーワードの出現頻度との差が有意であるか否かを評価する検定である。
【００６６】
性能値として平均フレーム対数尤度を用いる場合には、特徴抽出コンポーネント４を除去していないＲｅｓＮｅｔモデルの平均フレーム対数尤度と、特徴抽出コンポーネント４を除去したＲｅｓＮｅｔモデルの平均フレーム対数尤度との差（以下、「平均フレーム対数尤度低下量」とも称す。）を評価する。
【００６７】
交差エントロピーは、学習済みのモデルが出力するデコード結果の分布と、正解テキストの分布とのずれの度合いを示す値であり、学習処理においてモデルを規定するネットワークパラメータを最適化するためのコスト関数として用いられる。交差エントロピーの値が小さい程、正解データに近い分布を出力できるモデルであることが示される。
【００６８】
交差エントロピーを用いる場合には、特徴抽出コンポーネント４を除去したＲｅｓＮｅｔモデルの交差エントロピーが、特徴抽出コンポーネント４を除去していないＲｅｓＮｅｔモデルの交差エントロピーからどの程度増加したのか（以下、「平均交差エントロピー増加量」とも称す。）を評価する。
【００６９】
評価には、訓練データセットおよび評価データとして、国立国語研究所が提供している「日本語話し言葉コーパス（Corpus of Spontaneous Japanese：ＣＳＪ）」を用いる。ＣＳＪは、６００時間を超える講演の音声を含む。ＣＳＪは、３つの公式の評価データセット（ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０１、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０２、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０３）を含む。各評価データセットは、１０講演分の音声を含む。これらの評価データセットに加えて、開発および評価用の１０講演分の音声（ＣＳＪ−Ｄｅｖ）についても採用する。
【００７０】
先行研究における知見に従って、これらのデータセットのうち、２４０時間分の講演の音声を訓練データセット（以下、「ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎ」とも称す。）として構成するとともに、２７．６時間分の講演の音声を縮小訓練データセット（以下、「ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎｓｍａｌｌ」とも称す。）として構成する。
【００７１】
これらのデータセットに含まれる講演の数および時間は以下の通りである。
【００７２】
【表１】
2019105899.tif 000003
【００７３】
上述したデータセットは、後述の検証実験においても利用する。
図８は、３つのＲｅｓＮｅｔモデルから１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の影響度合いを示すグラフである。図８には、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０１に含まれる男性話者のうち１０発声からなる第１のデータセットと、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０２に含まれる女性話者のうち１０発声からなる第２のデータセットとのそれぞれをデコードした結果を示す。
【００７４】
図８（Ａ）〜図８（Ｃ）には、上述のＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）〜（Ｃ）について、１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を順にそれぞれ除去した場合の平均フレーム対数尤度低下量を示す。図８（Ａ）〜図８（Ｃ）の横軸はＲｅｓＮｅｔモデルから特徴抽出コンポーネント４が除去された残差ブロック２０の位置を示すインデックス（図７に示される「ｂｌｏｃｋ−ｉｄ」に相当）を示す。
【００７５】
図８（Ａ）〜図８（Ｃ）において、実線は第１のデータセットに対するデコード結果から得られた平均フレーム対数尤度低下量を示し、破線は第２のデータセットに対するデコード結果から得られた平均フレーム対数尤度低下量を示す。
【００７６】
さらなる検証として、本願発明者らは、上述したＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）〜（Ｃ）を小さな訓練データセットにより学習した上で、上述と同様の手法で、１個ずつ残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の交差エントロピーの変化量を評価した。小さな訓練データセットとしては、上述の評価手法で用いたデータセットの先頭の７０００サンプルのみを用いた。
【００７７】
図９は、３つのＲｅｓＮｅｔモデルから１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の影響度合いを示す別のグラフである。図９（Ａ）〜図９（Ｃ）には、上述のＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）〜（Ｃ）について、１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を順にそれぞれ除去した場合の平均交差エントロピー増加量を示す。図９（Ａ）〜図９（Ｃ）の横軸はＲｅｓＮｅｔモデルから特徴抽出コンポーネント４が除去された残差ブロック２０の位置を示すインデックスを示す。
【００７８】
図８および図９に示される評価結果によれば、ＲｅｓＮｅｔモデルを構成する各残差ブロック２０の学習および評価に対する貢献度は異なっていることが分かる。いくつかの残差ブロック２０については、ネットワーク全体において重要な役割を果たす。このような残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４をネットワークから除去することで、対数尤度および交差エントロピーに急峻な変化が生じ得る。このような重要な残差ブロック２０が現れる位置は、残差ブロック２０のトポロジーによって決定され、評価データには依存しない。
【００７９】
典型的には、以下に示す３つの状況において、重要な役割を果たす残差ブロック２０が現れる。
【００８０】
（１）特徴入力の直後に配置された残差ブロック（ＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）についてはインデックス１，３、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｂ）についてはインデックス１，３、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｃ）についてはインデックス１）
（２）ネットワーク出力の直前に配置された残差ブロック（ＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）についてはインデックス５１，５２，５３，５４、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｂ）についてはインデックス２９，３０、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｃ）についてはインデックス９）
（３）特徴マップサイズが異なる２つのグループの境界付近に配置された残差ブロック（ＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）についてはインデックス１９，３７、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｂ）についてはインデックス１１，２１、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｃ）についてはインデックス４，７）
上述の３つの状況に加えて、学習および評価に対して相対的に大きな影響を与える残差ブロック２０が存在する（但し、３つの状況にある残差ブロック２０に比較して影響の大きさは相対的に小さい）。上述の例においては、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ａ）についてはインデックス２１，２４，３１であり、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｂ）についてはインデックス１３，１７であり、ＲｅｓＮｅｔモデル（Ｃ）についてはインデックス５，６である。
【００８１】
図８および図９に示す評価結果から得られる１１０層のＲｅｓＮｅｔモデルを構成するスケルトンブロックおよび補助ブロックは、以下の表１のようにまとめることができる（但し、図３に示す畳み込み層１０および図３に示す出力層３０は除いている）。
【００８２】
【表２】
2019105899.tif 000004
【００８３】
上述のような知見によって、学習対象の完全モデルに含まれるスケルトンブロックを決定できる。
【００８４】
［Ｅ．学習装置を実現するハードウェア構成］
次に、本実施の形態に従う学習装置１００を実現するハードウェア構成の一例について説明する。図１０は、本実施の形態に従う学習装置１００を実現するハードウェア構成の一例を示す模式図である。学習装置１００は、典型的には、汎用コンピュータを用いて実現される。
【００８５】
図１０を参照して、学習装置１００を実現するコンピュータは、主要なハードウェアコンポーネントとして、ＣＰＵ（central processing unit）１０２と、ＧＰＵ（graphics processing unit）１０４と、主メモリ１０６と、ディスプレイ１０８と、ネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ：interface）１１０と、二次記憶装置１１２と、入力デバイス１２２と、光学ドライブ１２４とを含む。これらのコンポーネントは、内部バス１２８を介して互いに接続される。
【００８６】
ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４は、後述するような各種プログラムを実行することで、本実施の形態に従う学習装置１００の実現に必要な処理を実行するプロセッサである。ＣＰＵ１０２およびＧＰＵ１０４は、複数個配置されてもよいし、複数のコアを有していてもよい。
【００８７】
主メモリ１０６は、プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）が処理を実行するにあたって、プログラムコードやワークデータなどを一時的に格納する記憶領域であり、例えば、ＤＲＡＭ（dynamic random access memory）やＳＲＡＭ（static random access memory）などの揮発性メモリデバイスなどで構成される。
【００８８】
ディスプレイ１０８は、処理に係るユーザインターフェイスや処理結果などを出力する表示部であり、例えば、ＬＣＤ（liquid crystal display）や有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイなどで構成される。
【００８９】
ネットワークインターフェイス１１０は、インターネット上またはイントラネット上の任意の情報処理装置などとの間でデータを遣り取りする。ネットワークインターフェイス１１０としては、例えば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ（local area network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式を採用できる。
【００９０】
入力デバイス１２２は、ユーザからの指示や操作などを受付けるデバイスであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ペンなどで構成される。また、入力デバイス１２２としては、学習処理に必要な音声信号を収集した集音デバイスと接続するためのインターフェイスを含んでいてもよい。
【００９１】
光学ドライブ１２４は、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disc read only memory）、ＤＶＤ（digital versatile disc）などの光学ディスク１２６に格納されている情報を読出して、内部バス１２８を介して他のコンポーネントへ出力する。光学ディスク１２６は、非一過的（non-transitory）な記録媒体の一例であり、任意のプログラムを不揮発的に格納した状態で流通する。光学ドライブ１２４が光学ディスク１２６からプログラムを読み出して、二次記憶装置１１２などにインストールすることで、コンピュータが学習装置１００として機能するようになる。したがって、本発明の主題は、二次記憶装置１１２などにインストールされたプログラム自体、または、本実施の形態に従う機能や処理を実現するためのプログラムを格納した光学ディスク１２６などの記録媒体でもあり得る。
【００９２】
図１０には、非一過的な記録媒体の一例として、光学ディスク１２６などの光学記録媒体を示すが、これに限らず、フラッシュメモリなどの半導体記録媒体、ハードディスクまたはストレージテープなどの磁気記録媒体、ＭＯ（magneto-optical disk）などの光磁気記録媒体を用いてもよい。
【００９３】
二次記憶装置１１２は、コンピュータを学習装置１００として機能させるために必要なプログラムおよびデータを格納する。例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（solid state drive）などの不揮発性記憶装置で構成される。
【００９４】
より具体的には、二次記憶装置１１２は、図示しないＯＳ（operating system）の他、学習処理を実現するための学習プログラム１１４と、学習対象の完全モデルを定義するモデル定義データ１１６と、学習済のモデルを規定するためのネットワークパラメータ１１８と、訓練データセット１２０とを格納している。
【００９５】
学習プログラム１１４は、プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）により実行されることで、本実施の形態に従う学習処理を実現する。モデル定義データ１１６は、学習対象となる完全モデルを構成するコンポーネントおよび接続関係などを定義するための情報を含む。ネットワークパラメータ１１８は、学習対象の完全モデル（モデル）を構成する要素毎のパラメータを含む。ネットワークパラメータ１１８に含まれる各パラメータの値は、学習プログラム１１４の実行により最適化される。訓練データセット１２０は、学習対象の完全モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するための教師データである。例えば、学習対象の完全モデルが音声認識タスクに向けられたものである場合には、訓練データセット１２０は、講演などの音声信号と、当該音声信号に対応する発話内容を示す転記テキストとを含む。
【００９６】
プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）がプログラムを実行する際に必要となるライブラリや機能モジュールの一部を、ＯＳが標準で提供するライブラリまたは機能モジュールにより代替してもよい。この場合には、プログラム単体では、対応する機能を実現するために必要なプログラムモジュールのすべてを含むものにはならないが、ＯＳの実行環境下にインストールされることで、目的の処理を実現できる。このような一部のライブラリまたは機能モジュールを含まないプログラムであっても、本発明の技術的範囲に含まれ得る。
【００９７】
また、これらのプログラムは、上述したようないずれかの記録媒体に格納されて流通するだけでなく、インターネットまたはイントラネットを介してサーバ装置などからダウンロードすることで配布されてもよい。
【００９８】
図１０には、単一のコンピュータを用いて学習装置１００を構成する例を示すが、これに限らず、コンピュータネットワークを介して接続された複数のコンピュータが明示的または黙示的に連携して、学習装置１００および学習装置１００を含む音声認識システムを実現するようにしてもよい。
【００９９】
プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）がプログラムを実行することで実現される機能の全部または一部を、集積回路などのハードワイヤード回路（hard-wired circuit）を用いて実現してもよい。例えば、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などを用いて実現してもよい。
【０１００】
当業者であれば、本発明が実施される時代に応じた技術を適宜用いて、本実施の形態に従う学習装置１００を実現できるであろう。
【０１０１】
また、上述の説明においては、任意のネットワークを学習する学習装置１００を実現するハードウェア構成について例示したが、上述のハードウェア構成を、デコード（すなわち、音声認識などの予め定められたタスク）を実行する装置として用いてもよい。すなわち、同一のハードウェア構成を用いて、学習装置１００および認識装置を実現してもよい。
【０１０２】
［Ｆ．学習手順］
次に、本実施の形態に従う学習方法の処理手順について説明する。
【０１０３】
図１１は、本実施の形態に従う学習方法の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示される各ステップは、典型的には、プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）が学習プログラム１１４などを実行することで実現される。
【０１０４】
図１１を参照して、まず、学習装置１００は、学習対象の完全モデルの定義（コンポーネントおよび接続関係など）を受付ける（ステップＳ２）。
【０１０５】
続いて、学習装置１００は、訓練データセットおよび訓練データセットの一部からなる縮小訓練データセットを取得する。より具体的には、学習装置１００は、学習対象の完全モデルを学習するための訓練データセットを受付ける（ステップＳ４）。ステップＳ４の訓練データセットは、学習対象のモデル（完全モデル）に与えられるタスクに応じて定められる。音声認識タスクの場合には、訓練データセットとして、音声信号と当該音声信号に対応する転記テキストとが用いられてもよい。そして、学習装置１００は、訓練データセットの一部から縮小訓練データセットを生成する（ステップＳ６）。
【０１０６】
以上の工程により、学習処理の準備が整う。続いて、スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理が実行される（ステップＳ１０〜Ｓ２８）。
【０１０７】
まず、学習装置１００は、定義された完全モデルを縮小訓練データセットにより暫定的に学習する（ステップＳ１０）。すなわち、学習装置１００は、学習対象の完全モデルを縮小訓練データセットにより学習することで、完全モデルを規定するネットワークパラメータを暫定的に最適化する。
【０１０８】
続いて、学習装置１００は、暫定的に最適化されたネットワークパラメータにより規定される暫定学習済みモデル（完全モデル）を評価することで、ネットワーク構造に含まれる残差ブロック２０のうち、相対的に重要性の高い第１のグループ（スケルトンブロック）に属する１または複数の残差ブロック２０を特定する。
【０１０９】
より具体的には、ステップＳ１０において得られた暫定学習済みモデル（完全モデル）に評価データを入力してデコード結果を取得し（ステップＳ１２）、取得したデコード結果の性能値を算出する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において算出される性能値が基準性能値となる。そして、学習装置１００は、暫定学習済みモデルに含まれる任意の１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を一時的に除去し（ステップＳ１６）、特徴抽出コンポーネント４を除去した暫定学習済みモデルに評価データを入力してデコード結果を取得し（ステップＳ１８）、取得したデコード結果の性能値を算出する（ステップＳ２０）。さらに、学習装置１００は、ステップＳ２０において算出される性能値と、ステップＳ１４において算出される基準性能値とに基づいて、特徴抽出コンポーネント４を除去した残差ブロック２０についての影響度合いを算出する（ステップＳ２２）。この時点において、一時的に除去された特徴抽出コンポーネント４は、元の状態に戻される。
【０１１０】
このように、学習装置１００は、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０を特定するにあたって、暫定学習済みモデル（完全モデル）から１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を順に除去する処理と、特徴抽出コンポーネント４が除去された暫定学習済みモデルの性能値の変化を算出する処理とを実行する。
【０１１１】
学習装置１００は、暫定学習済みモデルに含まれるすべての残差ブロック２０についての影響度合いの算出が完了したか否かを判断する（ステップＳ２４）。影響度合いの算出が完了していない残差ブロック２０が残っていれば（ステップＳ２４においてＮＯ）、学習装置１００は、暫定学習済みモデルに含まれる新たな１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を一時的に除去し（ステップＳ２６）、ステップＳ１８以下の処理を繰返す。
【０１１２】
一方、すべての残差ブロック２０についての影響度合いの算出が完了していれば（ステップＳ２４においてＹＥＳ）、学習装置１００は、ステップＳ２２において算出される残差ブロック２０毎の影響度合いに基づいて、完全モデルに含まれる残差ブロック２０のうち、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０、および、補助ブロックに属する残差ブロック２０を特定する（ステップＳ２８）。
【０１１３】
以上の工程により、スケルトンモデルの構成、および、追加モデルへの拡張の準備が整う。続いて、スケルトンモデルおよび追加モデルの学習処理が実行される（ステップＳ３０〜Ｓ４０）。
【０１１４】
まず、学習装置１００は、ステップＳ２８において特定されたスケルトンブロックを用いて、スケルトンモデルを構成し（ステップＳ３０）、構成したスケルトンモデルを（完全）訓練データセットにより学習する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において、学習済みスケルトンモデルが得られる。このように、学習装置１００は、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０を用いて簡素化モデル（スケルトンモデル）を構成するとともに、スケルトンモデルを訓練データセットにより学習することで、スケルトンモデルを規定するネットワークパラメータを最適化する。
【０１１５】
続いて、学習装置１００は、１または複数の補助ブロックをスケルトンモデルに追加して追加モデルを構成し（ステップＳ３４）、構成した追加モデルに含まれる補助ブロックを（完全）訓練データセットにより学習する（ステップＳ３６）。ステップＳ３６において、学習済み追加モデルが得られる。このように、学習装置１００は、スケルトンブロックに属さない１または複数の残差ブロック２０を簡素化モデルであるスケルトンモデルに追加してスケルトンモデルを拡張するとともに、当該拡張されたスケルトンモデル（追加モデル）を訓練データセットにより学習することで、追加モデルを規定するネットワークパラメータを最適化する。
【０１１６】
学習装置１００は、すべての補助ブロックの追加が完了したか否かを判断する（ステップＳ３８）。すべての補助ブロックの追加が完了していなければ（ステップＳ３８においてＮＯ）、学習装置１００は、新たな１または複数の補助ブロックをさらに追加モデルに追加して、ステップＳ３６以下の処理を繰返す。すなわち、学習装置１００は、拡張されたスケルトンモデルである追加モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、スケルトンブロックに属さないすべての残差ブロック２０の追加が完了するまで繰返す。
【０１１７】
すべての補助ブロックの追加が完了していれば（ステップＳ３８においてＹＥＳ）、その時点において得られている学習済み追加モデルは完全モデルに対応し、学習装置１００は、学習済み追加モデルを規定するネットワークパラメータを最終的な学習結果として出力する（ステップＳ４０）。そして、一連の学習処理は終了する。
【０１１８】
［Ｇ．学習処理の詳細］
次に、図１１に示す学習処理の詳細について説明する。
【０１１９】
（ｇ１：スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理：その１）
スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理においては、学習対象の完全モデルを縮小訓練データセットにより学習することで、暫定学習済みモデルを構成し、暫定学習済みモデルから１つの残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を順次除去した場合の影響が評価される。
【０１２０】
このような影響は、性能値の変化に基づいて評価される。すなわち、相対的に大きな性能値の変化を示す残差ブロック２０がスケルトンブロックに属する残差ブロック２０として決定される。
【０１２１】
また、性能値としては、任意の評価指標を用いることができるが、本実施の形態においては、平均フレーム対数尤度または交差エントロピーを用いることができる。
【０１２２】
予め定められた比率に従って、スケルトンブロックと補助ブロックとを識別するようにしてもよい。すなわち、暫定学習済みモデルに含まれる各残差ブロック２０が示す性能値の変化について、変化の大きいものから全体数に対する予め定められた比率内にある残差ブロック２０をスケルトンブロックに属する残差ブロック２０として決定してもよい。
【０１２３】
例えば、上述の表２に示すように、完全モデルに含まれる残差ブロック２０のうち、性能値の変化が大きい上位２０％の残差ブロック２０をスケルトンブロックとしてもよい。この場合、上位２０％に相当する性能値の変化の大きさが識別用のしきい値として設定される。
【０１２４】
さらに、スケルトンブロックと補助ブロックとの２分類ではなく、第２スケルトンブロックを含めた３分類としてもよい。この場合においても、それぞれの比率を維持できるように、ネットワークに含まれる残差ブロック２０を大きな性能値の変化を示す順に選択すればよい。
【０１２５】
図１２は、本実施の形態に従う学習方法におけるスケルトンブロックの決定方法の一例を説明するための図である。図１２に示すグラフは、特徴抽出コンポーネント４を除去した残差ブロック２０の位置を示すインデックス（横軸）に関連付けて、それぞれ特徴抽出コンポーネント４を除去した場合の性能値の変化（平均フレーム対数尤度または交差エントロピーの変化の大きさなど）を縦軸にプロットした上で、性能値の変化の大きなものから順に並び替えた状態を示す。
【０１２６】
図１２に示すグラフにおいて、性能値の変化の大きい上位２０％の残差ブロック２０の集合をスケルトンブロックと決定し、その上位２０％に続く２０％の残差ブロック２０の集合を第２スケルトンブロックと決定してもよい。この場合、スケルトンブロックおよび第２スケルトンブロックのいずれにも属さない残差ブロック２０は、補助ブロックと決定される。
【０１２７】
このように、ネットワークを構成する全ての残差ブロック２０の間で、相対的に大きな性能値の変化を示す残差ブロック２０がスケルトンブロックとして決定されてもよい。
【０１２８】
なお、スケルトンブロックとなる残差ブロック２０の比率については、２０％に限定されることなく、効率的な学習の実現に適した任意の比率を採用できる。
【０１２９】
図１２に示すように、２種類のスケルトンブロックに区別する場合には、まず、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０で構成されるスケルトンモデルに対する学習処理を実行し、続いて、第２スケルトンブロックに属する残差ブロック２０がスケルトンモデルに追加された第２スケルトンモデルを構成し、その第２スケルトンモデルに対する学習処理を実行するようにしてもよい。さらに、残りの残差ブロック２０を順次追加して追加学習を行なうようにしてもよい。
【０１３０】
（ｇ２：スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理：その２）
上述したような性能値の変化に基づいてスケルトンブロックとなる残差ブロック２０を決定するのではなく、ネットワーク全体の信号伝搬状態などに基づいてスケルトンブロックとなる残差ブロック２０を決定してもよい。
【０１３１】
より具体的には、信号伝搬状態として、各残差ブロック２０における特徴抽出コンポーネントのデータ通過量、各残差ブロック２０における特徴抽出コンポーネントで処理されるデータ量、学習処理における特徴抽出コンポーネントを規定するパラメータの変化度合い、などの特徴量に基づいて、スケルトンブロックとなる残差ブロック２０を決定してもよい。
【０１３２】
（ｇ３：スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理：その３）
さらに別の手法として、完全モデルを構成するネットワークをスパース化するように学習してもよい。ネットワークのスパース化により、ネットワーク内の重要ではない残差ブロック２０については、スパース化される（すなわち、ネットワークパラメータの多くがゼロとなる）。このような性質を利用して、スパース化されていない残差ブロック２０をスケルトンブロックとなる残差ブロック２０として決定してもよい。
【０１３３】
（ｇ４：スケルトンブロックおよび補助ブロックの識別処理：その４）
上述したような性能値の変化に基づく決定、信号伝搬状態を示す特徴量に基づく決定、スパース化を伴う学習結果に基づく決定のうち複数を組み合せて、スケルトンブロックとなる残差ブロック２０を決定してもよい。
【０１３４】
（ｇ５：スケルトンモデルおよび追加モデルの学習処理：その１）
スケルトンモデルに対して、１つの補助ブロックを追加するようにしてもよいし、複数の補助ブロックを追加するようにしてもよい。複数の補助ブロックを追加する場合には、フィルタ数が同一である複数の残差ブロック２０をまとめて追加するようにしてもよい。すなわち、拡張された簡素化モデル（追加モデル）を規定するネットワークパラメータを最適化するステップは、複数の残差ブロック２０を追加するようにしてもよい。
【０１３５】
また、ニューラルネットワークの入力側にある残差ブロック２０は、主として、特徴抽出器として機能し、出力側にある残差ブロック２０は、判別器として機能する。そのため、補助ブロックを追加する際には、出力側を優先して追加するようにしてもよい。すなわち、拡張された簡素化モデル（追加モデル）を規定するネットワークパラメータを最適化する処理において、ネットワーク構造の出力側に位置する残差ブロック２０を優先して追加するようにしてもよい。
【０１３６】
（ｇ６：スケルトンモデルおよび追加モデルの学習処理：その２）
既に学習済みのモデルに対して補助ブロックを追加した場合には、当該追加した補助ブロックのみを学習するようにしてもよいし、補助ブロックを追加した後の追加モデル全体を学習するようにしてもよい。
【０１３７】
追加した補助ブロックのみを学習する場合には、訓練データセットの一部を用いて、補助ブロックを追加した後のモデル全体を再学習して、先に、ネットワークパラメータを微調整するようにしてもよい。
【０１３８】
（ｇ７：スケルトンモデルからの完全モデルへの追加的な学習処理例）
図１３は、本実施の形態に従う学習方法によるスケルトンモデルからの完全モデルへの追加的な学習処理の手順を説明するための模式図である。
【０１３９】
図１３（Ａ）には、学習対象の完全モデルの例を示す。図１３（Ａ）に示す学習対象の完全モデルを縮小訓練データセットにより暫定的に学習するとともに、暫定学習済みモデル（完全モデル）に含まれる残差ブロック２０のうち、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０と、補助ブロックに属する残差ブロック２０とを識別する。そして、図１３（Ｂ）に示すように、スケルトンブロックに属する残差ブロック２０からなるスケルトンモデルを構成する。
【０１４０】
図１３（Ｂ）に示すスケルトンモデルにおいては、特徴入力の直後に配置された１個または２個の残差ブロック２０と、フィルタ数が１６から３２に変化する直後に配置された１個または２個の残差ブロック２０と、フィルタ数が３２から６４に変化する境界の前後にそれぞれ配置された１個または２個の残差ブロック２０と、ネットワーク出力の直前に配置された４個の残差ブロック２０とが、スケルトンモデルとして決定されている例を示す。図１３（Ｂ）に示すスケルトンモデルが訓練データセットにより学習されることで、ネットワークパラメータが最適化される。
【０１４１】
その後、図１３（Ｃ）に示すように、補助ブロックに相当する残差ブロック２０が追加され、訓練データセットにより学習されることで、追加された残差ブロック２０のネットワークパラメータが最適化される。図１３（Ｃ）に示す補助ブロックは段階的に追加され、補助ブロックが追加されるたびに訓練データセットによる学習が実行される。
【０１４２】
以上のような追加的な学習によって、最終的には、図１３（Ｄ）に示すような、学習済の完全モデルを得ることができる。
【０１４３】
［Ｈ．機能構成］
次に、本実施の形態に従う学習装置１００の機能構成の一例について説明する。
【０１４４】
図１４は、本実施の形態に従う学習装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１４に示される各機能構成は、典型的には、プロセッサ（ＣＰＵ１０２および／またはＧＰＵ１０４）が学習プログラム１１４などを実行することで実現される。
【０１４５】
図１４を参照して、学習装置１００は、その機能構成として、完全モデル構成部１５０と、暫定学習部１５２と、基準性能値算出部１５４と、ブロック種別特定部１５６と、ブロック除去部１５８と、性能値算出部１６０と、モデル更新部１６２と、学習部１６４とを含む。
【０１４６】
完全モデル構成部１５０は、モデル定義データに従って完全モデルを構成する。暫定学習部１５２は、完全モデル構成部１５０により構成された完全モデルを縮小訓練データセットにより学習することで、暫定モデルパラメータを決定する。
【０１４７】
基準性能値算出部１５４は、完全モデル構成部１５０により構成される完全モデルに、暫定学習部１５２により決定された暫定モデルパラメータを適用して得られる、暫定学習済みモデルに対して、評価データを与えることで性能値を算出する。この算出される性能値が基準性能値となる。
【０１４８】
ブロック除去部１５８は、暫定学習済みモデルを構成する残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を順に除去した除去モデルを構成する。性能値算出部１６０は、ブロック除去部１５８により構成される除去モデルに対して、評価データを与えることで性能値を算出する。ブロック除去部１５８および性能値算出部１６０は、完全モデルに含まれる残差ブロック２０の数だけ処理を繰返す。
【０１４９】
ブロック種別特定部１５６は、基準性能値と各残差ブロック２０の特徴抽出コンポーネント４を除去したときに算出される性能値とを比較して、完全モデルに含まれる各残差ブロック２０が「スケルトンブロック」および「補助ブロック」のいずれに属するのかを特定する。
【０１５０】
モデル更新部１６２は、ブロック種別特定部１５６によりスケルトンブロックであると特定された残差ブロック２０のみからなるスケルトンモデルを構成するとともに、学習部１６４による学習処理の進行に沿って、スケルトンモデルに補助ブロックを追加した追加ネットワークに順次更新する。
【０１５１】
学習部１６４は、モデル更新部１６２により順次更新されるモデルを訓練データセットにより学習することで、モデルパラメータを順次決定する。モデル更新部１６２によるモデルの更新が完了した時点におけるモデルパラメータが最終的な学習済みモデルを規定することになる。
【０１５２】
［Ｉ．検証実験］
次に、本実施の形態に従う学習方法について実施した検証実験について説明する。
【０１５３】
（ｉ１：タスクおよびデータセット）
本検証実験においては、一例として、対象となるＲｅｓＮｅｔモデルを日本語講演の音声認識タスクに適用した場合の認識結果を評価した。訓練データセットおよび評価データとしては、上述したＣＳＪを用いた。
【０１５４】
具体的には、訓練データセットとしては、表１に示すＣＳＪ−ＴｒａｉｎおよびＣＳＪ−Ｔｒａｉｎｓｍａｌｌを用いるとともに、評価データとして、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０１、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０２、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０３を用いる。
【０１５５】
（ｉ２：ベースラインモデル）
比較対象となるベースラインモデルとして、ＤＮＮ−ＨＭＭ（deep neural network and hidden Markov model）モデルを取り上げる。ＤＮＮ−ＨＭＭについては、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎにより学習した。
【０１５６】
具体的には、まず、音響モデルに相当するＧＭＭ−ＨＭＭ（Gaussian mixture model and hidden Markov model）モデルを、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel frequency cepstral coefficient）特徴により学習する。このとき、線形判別分析（ＬＤＡ：linear discriminant analysis）、最尤線形変換（ＭＬＬＴ：maximum likelihood linear transformation）、および、ｆＭＭＬＲ（feature-space maximum likelihood linear regression）ベースの話者正規化学習（ＳＡＴ：speaker adaptive training）を適用する。
【０１５７】
続いて、５つの隠れ層（各層は２０４８個の隠れノードを有する）からなるＤＮＮモデル（言語モデルに相当する）を学習する。出力層は、８５２２個のノードを有しており、これは、ＧＭＭ−ＨＭＭモデル（音響モデル）の結合結果であるトライフォン（triphone）状態に対応する。２４次元のフィルタバンク特徴ならびにその１次導関数および２次導関数を用いて、ＤＮＮモデルを学習する。なお、訓練データセットとして用いた特徴は、話者毎に平均化および正規化が行われている。
【０１５８】
フィルタバンク特徴がＤＮＮに入力される場合には、その直前の５フレームおよび後続の５フレーム分のフィルタバンク特徴を追加する（全体として１１フレーム分）。ＤＮＮモデルは、教師無の事前学習、ならびに、交差エントロピー損失基準に基づく標準的な確率的勾配降下法（ＳＧＤ：stochastic gradient descent）を用いた教師有の微調整により初期化される。
【０１５９】
上述したようなベースラインモデルの学習については、Ｋａｌｄｉツールキットを用いて実施する。
【０１６０】
また、４グラム単語言語モデル（ＷＬＭ：word language model）を、５９１時間分のＣＳＪ訓練データセットの転記テキストにより学習する。ＷＬＭの語彙サイズは９８×１０３である。
【０１６１】
（ｉ３：ＲｅｓＮｅｔモデルに対する評価用の設定）
本検証実験においては、１１０層のＲｅｓＮｅｔモデルを用いる。入力される特徴は、１つのチャネルに結合される。ＲｅｓＮｅｔモデルのラベルは、上述のベースラインモデルであるＤＮＮ−ＨＭＭモデルの状態ラベルと同じである。
【０１６２】
まず、ウオームアップ初期化のための並列処理を行なわず、１１０層のＲｅｓＮｅｔモデルを、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎｓｍａｌｌにより学習する。そして、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎにより並列処理で学習が実行される。
【０１６３】
追加学習においては、スケルトンモデルがウオームアップ初期化のために用いられる。そのため、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎを並列学習に用いることができる。
【０１６４】
また、追加学習においては、補助ブロックを一度に追加するのではなく、段階的に追加する（最初に補助ブロックの５０％を追加し、その後に残りの５０％を追加する）。スケルトンブロックに補助ブロックを追加するたびに、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎｓｍａｌｌのいくつかのエポックを用いて、小さな学習レートでネットワーク全体を調整した上で、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎにより再度学習を実施する。この場合において、スケルトンモデルに含まれるスパンの長い残差結合は、そのまま維持されることになる。
【０１６５】
モデルの学習は、ＣＮＴＫツールキットおよびｐｙｔｈｏｎスクリプトを用いて実施する。従前のシステムとの整合性を考慮して、特徴およびラベルについては、Ｋａｌｄｉ  ＩＯを用いた。ネットワークを最適化する手法として、Ｎｅｓｔｅｒｏｖモメンタムおよび交差エントロピー損失を用いた確率的勾配降下法（ＳＧＤ）を採用する。評価を高速化するために、配布されている学習アルゴリズムに含まれる、ブロック状モデル更新フィルタリング（ＢＭＵＦ：block-wise model update filtering）を用いる。なお、上述したような実装は一例であり、任意のツールキットやライブラリを用いることができる。
【０１６６】
完全モデルならびにスケルトンモデルおよび追加モデルは、いずれも、ＮＶＩＤＩＡ社のＴｅｓｌａ（登録商標）Ｋ４０ＧＰＵを用いて並列的に学習する。各ミニバッチに対する学習レートの初期値は０．１とし、モメンタムは０．９とする。バッチサイズは４０００とし、エポック数の最大値は２５とする。
【０１６７】
（ｉ４：評価結果）
本検証実験においては、図３に示す１１０層のＲｅｓＮｅｔである完全モデルをそのまま学習した場合（従来：完全モデル）の結果と、本実施の形態に従う学習方法に従って、スケルトンブロックからなるスケルトンモデルに補助ブロックを追加しつつ学習した場合（本実施の形態：スケルトンモデル＋追加モデル）の結果とを比較した。ベースラインモデルについての結果を含めて、以下の表３に示す。
【０１６８】
【表３】
2019105899.tif 000005
【０１６９】
表３には、異なるニューラルネットワークを有する音響モデルの音声認識の性能値（ＷＥＲ％）をそれぞれ示す。
【０１７０】
評価指標としては、自動音声認識（ＡＳＲ：Automatic Speech Recognition）の単語誤り率（ＷＥＲ：word error rate）を用いる。すなわち、学習済のモデルに音声を入力して出力されるテキストについて、当該入力された音声の転記テキストに対する誤り率（ＷＥＲ％）を評価指標として用いる。
【０１７１】
比較対象のベースラインの音響モデルとして、ＤＮＮ−ＨＭＭハイブリッドモデル（ＤＮＮ−ＨＭＭ）と、双方向ＬＳＴＭ−ＣＴＣ（ＢＬＳＴＭ−ＣＴＣ）モデルと、残差メモリネットワーク（ＲＭＮ：residual memory network）モデル（１５層、単方向）とについても学習した。ＢＬＳＴＭ−ＣＴＣモデルについては、ＥＥＳＥＮを用いてデコードを行ない、他の音響モデルについては、Ｋａｌｄｉデコーダに適用する。
【０１７２】
まず、表３に示すように、ＲｅｓＮｅｔ（完全モデルおよびスケルトンモデル）は、ベースラインモデルである、ＤＮＮ−ＨＭＭハイブリッドモデル、ＢＬＳＴＭ−ＣＴＣモデル、および、ＲＭＮモデルに比較して、より高い性能を発揮していることが分かる。
【０１７３】
次に、表３に示すように、完全モデルとスケルトンモデルとの間の性能差は小さい（いずれも１％以下）ことが分かる。補助ブロックが完全に学習されたスケルトンモデルに追加された後に、ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎによりネットワーク全体のパラメータを８エポック単位で調整する。この結果、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０１については、１３．１３％から１２．５９％に改善し、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０２については、１０．４１％から９．８８％に改善し、ＣＳＪ−Ｅｖａｌ０３については、１５．３１％から１４．３５％に改善していることが分かる。これらの結果は、完全モデルをそのまま学習した場合に得られる結果と遜色ない性能であることを示す。
【０１７４】
さらに、各ＧＰＵにおいて処理される１秒あたりのフレーム数およびエポック数を計算することで、学習に要する時間を推定する。ＣＳＪ−Ｔｒａｉｎにより完全モデルをそのまま学習する場合には、４つのＧＰＵを用いた並列処理において、１ＧＰＵあたりの学習速度は約２９０フレーム／１秒であり、学習に要する時間はおおよそ３週間である。
【０１７５】
これに対して、同じ訓練データセットおよびＧＰＵを用いて、スケルトンモデルを学習する場合には、１ＧＰＵあたりの学習速度は約９６０フレーム／１秒である。これは、完全モデルをそのまま学習する場合に比較して、約３．３倍の高速化が実現できていることを示す。
【０１７６】
図１５は、本実施の形態に従う学習方法による学習期間と性能との関係性の一例を示すグラフである。図１５に示すように、１１０層のＲｅｓＮｅｔに対応する完全モデルをそのまま学習した場合（従来）には、学習時間の増加に伴って、音声認識の性能は漸増する（ＷＥＲ％は漸減している）ことが分かる。
【０１７７】
これに対して、本実施の形態に従う学習方法を採用することで、まず、スケルトンモデルのみを学習することで、従来に比較して音声認識の性能がより早く向上することが分かる。また、補助ブロックを追加した追加モデルについての学習による性能の向上速度は、従来と同様であるが、スケルトンモデルおよび追加モデルの学習全体としては、従来の学習方法に比較して必要な学習時間を短縮できることが分かる。
【０１７８】
本検証実験の結果によれば、本実施の形態に従う学習方法によれば、完全ネットワークをそのまま学習する場合に比較して、学習に要する時間を約３０％削減することができる。さらに、学習対象のネットワークの層数が大きくなるほど、学習時間の削減効果は大きくなることが期待される。
【０１７９】
［Ｊ．まとめ］
本実施の形態に従う学習方法は、ネットワーク構造において、各層が果たす役割の不均一性に着目し、相対的に重要性の高い層を抽出することで得られる簡素化モデルを先に学習する。そして、それ以外の層を順次追加することで、最終的なモデルを構成する。このような追加的な学習を採用することで、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化できる。
【０１８０】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８１】
１  音声認識システム、２  モデル（完全モデル）、２Ａ  除去モデル、４  特徴抽出コンポーネント、６  残差結合コンポーネント、１０，２１，２４，２６  畳み込み層、１２  特徴抽出部、１４  認識エンジン（デコーダ）、１６  音響モデル、１８  言語モデル、２０  残差ブロック、２２，２５  ＢＮ処理、２３，２９  活性化関数、２７  恒等変換処理、２８  結合処理、３０  出力層、３２  平均化プーリング処理、３４  全結合処理、４０，１２０  訓練データセット、４２  音声信号、４４  テキスト、１００  学習装置、１０２  ＣＰＵ、１０４  ＧＰＵ、１０６  主メモリ、１０８  ディスプレイ、１１０  ネットワークインターフェイス、１１２  二次記憶装置、１１４  学習プログラム、１１６  モデル定義データ、１１８  ネットワークパラメータ、１２２  入力デバイス、１２４  光学ドライブ、１２６  光学ディスク、１２８  内部バス、１５０  完全モデル構成部、１５２  暫定学習部、１５４  基準性能値算出部、１５６  ブロック種別特定部、１５８  ブロック除去部、１６０  性能値算出部、１６２  モデル更新部、１６４  学習部。
【図１】
2019105899.tif 000006
【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】
2019105899.tif 000017
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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