(57)【要約】【課題】本発明は、モデルに対して多目標最適化を行う装置、方法及び記憶媒体を提供する。【解決手段】かかる装置は、指令を記憶している記憶器、及び処理器を含む。処理器は、記憶器から指令を取得し、指令を実行することにより、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定条件を満たす選定モデルを決定することを実現ように構成され、ここで、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み、モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定される。【選択図】図３
2022002087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置であって、
指令を記憶している記憶器；及び
処理器を含み、
前記処理器は、前記記憶器から前記指令を読み取り、前記指令を実行することにより、
前記モデルのモデル損失関数を決定し；
前記モデル損失関数及び前記モデルの速度指標に基づいて前記モデルの多目標最適化関数を決定し；及び
前記多目標最適化関数の解を求めることで、所定条件が満足される選定モデルを決定するように構成され、
前記モデルは、前記画像タスクを完了するために用いられる複数のサブモデルを含み、
前記モデル損失関数は、前記複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、
各サブモデル損失関数の前記加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され、
前記所定条件は、
前記選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること；及び
前記選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であること
を含む、装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルのうちの各々は、畳み込み操作を含む深層ニューラルネットワークモデルである、装置。
【請求項３】
請求項２に記載の装置であって、
前記速度指標は、前記モデルのすべての畳み込み操作の出力テンソルの大小の和の逆数に正比例する、装置。
【請求項４】
請求項１に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルは、分類モデル、ポジショニングモデル及び分割モデルのうちの少なくとも２つを含む、装置。
【請求項５】
請求項１に記載の装置であって、
前記所定条件は、
前記モデルが選定モデル構造を採用する選定モデルである場合、前記選定モデルのメモリ所要量が所定メモリ所要量閾値以下であることをさらに含む、装置。
【請求項６】
請求項１に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、前記訓練サンプルセットに基づいて各サブモデル損失関数の収斂値域を推定することを含み、
各サブモデル損失関数の収斂値域は、前記訓練サンプルセットに基づいて対応サブモデルを訓練する期間において、前記対応サブモデル損失関数の収斂過程で決定される損失の変化範囲である、装置。
【請求項７】
請求項６に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、各サブモデル損失関数の収斂値域に基づいて各サブモデル損失関数の対応値域調整係数を決定することを含み、
各対応値域調整係数は、各対応値域調整係数と各対応サブモデル損失関数との積の値域がオーバーラップするようにさせるように設定され、
各サブモデルの損失重みは、対応値域調整係数と対応中央損失重みとの積である、装置。
【請求項８】
請求項７に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、
前記モデルのモデル損失関数及び特定モデル構造に基づいて、前記モデルを訓練し；
前記モデルの訓練後、前記モデル損失関数が収斂する場合に前記モデル損失関数が与える損失が所定閾値以下であるかを決定し；及び
前記モデル損失関数が与える損失が前記所定閾値よりも大きい場合、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積の大小に基づいて、前記複数のサブモデルのうちの少なくともの１つのサブモデルの中央損失重みを調整することを含む、装置。
【請求項９】
画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法であって、
前記モデルのモデル損失関数を決定し；
前記モデル損失関数及び前記モデルの速度指標に基づいて前記モデルの多目標最適化関数を決定し；及び
前記多目標最適化関数の解を求めることで、所定条件が満足される選定モデルを決定し；
前記モデルは、前記画像タスクを完了するために用いられる複数のサブモデルを含み、
前記モデル損失関数は、前記複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、
各サブモデル損失関数の前記加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され、
前記所定条件は、
前記選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること；及び
前記選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であること
を含む、方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項９に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理に関し、特に、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置、方法及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、深層ニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＤＮＮ）が多くの人工智能（ＡＩ）により採用されている。多くの分野において、ＤＮＮは人間の意思決定の精確度を越えることができる。ＤＮＮの卓越したパフォーマンスは、統計的学習方法を使用してオリジナル入力データから深層特徴を抽出することで、大量のデータから入力空間の有効なキャラクタリゼーション（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）を取得できることに由来する。これは、手動による特徴抽出や専門家による規則設計といった従前の方法とは異なる。
【０００３】
例えば、分類、ポジショニング、分割などの画像タスクを完了することは、ＤＮＮに基づく人工智能モデルの一般的な適用シナリオである。画像タスクを完了するときに、通常、損失関数を用いて、画像タスクを完了するモデルの正確度パフォーマンスを評価する。一般に、損失関数は、モデルの予測値が真の値とどの程度異なるかを評価することができる。また、通常、損失関数が小さいほど、モデルの正確度パフォーマンスが高くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、少なくとも、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一側面によれば、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置が提供される。該装置は、指令を記憶している記憶器；及び、処理器を含み、処理器は、記憶器から指令を読み取り、かつ該指令を実行することにより、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求（所定条件とも言う）を満たす選定モデルを決定するように構成され、ここで、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み；モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｓｕｍ）であり；各サブモデル損失関数の加重和のための損失重み（ｗｅｉｇｈｔ）は、訓練サンプルセットに基づいて反復（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）更新する方式で決定され；また、所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収斂（収束）した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。
【０００６】
本発明のもう１つの側面によれば、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法が提供される。該方法は、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求を満たす選定モデルを決定することを含み、ここで、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み；モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり；各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され；また、所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。
【０００７】
本発明のまたもう１つの側面によれば、その中にプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体がされに提供される。該プログラムは、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うために用いられ、また、該プログラムは、コンピュータにより実行されるときに、コンピュータに、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求を満たす選定モデルを決定することを実行させることができ、ここで、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み；モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり；各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され；また、所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。
【０００８】
本発明による方法、装置及び記憶媒体の有利な効果は、少なくとも、総合パフォーマンスが良好なモデルを選択し得ることを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例においてモデル損失関数を決定するための方法のフローチャートである。
【図４】損失関数が速度指標に伴って変化することを示す図である。
【図５】本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施例において画像タスクを完了するための方法のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施例において画像タスクを完了するための装置を示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施例における情報処理機器を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、このような実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。
【００１１】
ここで、当業者が理解すべきは、例示的な実施例の各側面がシステム、方法又はコンピュータプログラムプロダクトとして実現され得るということである。よって、例示的な実施例の各側面は具体的には次のような実施例として実現することができ、即ち、完全なハードウェアの実施例、完全なソフトウェアの実施例（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、又は、ソフトウェア部分とハードウェア部分との組み合わせの実施例であり、本文では、一般に、「回路」、「モジュール」、又は「システ」と称され得る。また、例示的な実施例の各側面は、１つ又は複数のコンピュータ可読媒体としてのコンピュータプログラムプロダクトの形で実現されても良く、該コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読プログラムコードが記憶されている。例えば、コンピュータネットワークによりコンピュータプログラムを配布することができ、あるいは、コンピュータプログラムは、１つ又は複数のリモートサーバーに位置したり、装置などの記憶器に格納されたりすることもできる。
【００１２】
また、ここで開示されている例示的な実施例の各側面の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、１つ又は複数のプログラム言語の任意の組み合わせによるものであっても良く、これらのプログラム言語は、例えば、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラム言語を含み、また、Ｃプログラム言語や類似したプログラム言語のような従来のプログラム言語を含んでも良い。
【００１３】
本発明の一側面は、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置に関する。画像タスクは、オリジナル入力画像を処理して価値ありの処理結果を出力することを含む。処理結果は、関心対象の画像における領域及び／又は関心対象の類型を含む。画像タスクを完了するときに、例えば、画像に対して分類、ポジショニング、分割などのタスクを行っても良い。以下、この装置について詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置１００の例示的なブロック図である。装置１００は記憶器１０１及び処理器１０３を含む。記憶器１０１には指令が記憶されている。処理器１０３は、記憶器１０１から指令を余も取り、そして、取得した指令を実行して各種の操作を行うことで、モデルＭｚに対しての多目標最適化を実現することができる。モデルＭｚは、画像タスクを完了するように設計される。モデルＭｚのモデル構造（構成）を決定した後に、訓練サンプルセットに基づいてモデルに対して訓練を行うことで、モデルＭｚの各種のパラメータ（例えば、畳み込みカーネルの行列要素の具体値）を決定することができる。訓練後のモデルＭｚは、テスト画像を処理して処理結果を出力することで画像タスクを完了するために用いられ得る。
【００１５】
本発明では、多目標最適化は、モデルＭｚの正確度及び実行速度に対しての最適化を含んでも良い。多目標最適化後に与えられた選定モデルは所定要求（所定条件）を満足することができる。所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。速度指標は、モデルが画像タスクを完了する速度を表すことができる。速度指標が大きいほど、１つの出力画像に対しての処理を完了するに必要な時間が少ない。多目標最適化はさらに、モデルの正確度パフォーマンスに対しての最適化、モデルのメモリ所要量及び／又はモデルの辞書規模（サイズ）に対しての最適化を含んでも良く、ここで、辞書規模（サイズ）とは、最後に出力された訓練済みのニューラルネットワークモデルのパラメータファイルの大小（サイズ）を指し、メモリ所要量とは、訓練済みのニューラルネットワークが実際のタスクのために配置（ｄｅｐｌｏｙ）されるときに占めるメモリのオーバーヘッドを指す。
【００１６】
換言すれば、上述の指令は、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法を実現するために用いられる。また、本発明のもう１つの側面は、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法にも関する。よって、装置１００のより具体的な細部については、以下の画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法についての説明を参照することができる。
【００１７】
図２は、本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法２００の例示的なフローチャートである。
【００１８】
操作Ｓ２０１において、モデルＭｚのモデル損失関数Ｌｚを決定する。モデル損失関数ＬｚはモデルＭｚの正確度パフォーマンスを表すことができる。Ｌｚが小さいほど、正確度パフォーマンスが良い。本発明では、画像タスクを完了するために、モデルＭｚは複数の（少なくとも２つ）サブモデル、即ち、Ｍ［１］、Ｍ［２］、……、Ｍ［ｉ］、……、Ｍ［ｍａｘｉ］を含む。複数のサブモデルは、サブモデルセット｛Ｍ［ｉ］｝を構成する（モデルセットは、複数の要素を含み、ここでは、便宜のため、１つの代表的な要素Ｍ［ｉ］のみが示されている）。例えば、３つのサブモデルが含まれ、サブモデルＭ［１］は分割タスクを完了するために用いられ、サブモデルＭ［２］はポジショニングタスクを完了するために用いられ、サブモデルＭ［３］は分類タスクを完了するために用いられる。例えば、複数のサブモデルは分類モデル、ポジショニングモデル及び分割モデルのうちの少なくとも２つを含む。各サブモデルＭ［ｉ］の類型に基づいて適切な損失関数Ｌｉを決定することができる。公式１を参照するに、本発明では、モデル損失関数Ｌｚは、複数のサブモデルのうちの各サブモデルＭ［ｉ］のサブモデル損失関数Ｌｉの加重和であり、そのうち、サブモデル損失関数Ｌｉの損失重みはρｉである。サブモデル損失関数は機能に基づいて通常の損失関数を選択することができるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【数１】
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【００１９】
任意の１つのサブモデルＭ［ｉ］について、それは複数の候補サブモデル構造を有する。候補サブモデル構造はｍ［ｉ］［α］と記すことができる。ｍ［ｉ］［α］は操作シーケンスＯｉ（０）、Ｏｉ（１）、……、Ｏｉ（ｊ）、……、Ｏｉ（ｍａｘ＿ｊ）により決定され、αはサブモデルＭ［ｉ］の候補モデル構造の索引（インデックス）である。例えば、サブモデルＭ［ｉ］は、深層ニューラルネットワークに基づくモデルと選択され、それは、ｎ個の層（例えば、畳み込み層、プーリング層など）を有し、Ｍ［ｉ］は操作シーケンスＯｉ（０）、Ｏｉ（１）、……、Ｏｉ（ｊ）、……、Ｏｉ（ｎ−１）によって決定される。各サブモデルは畳み込み操作を含む深層ニューラルネットワークモデルであっても良い。各サブモデルの複数の候補サブモデル構造の組み合わせによりモデルＭｚに対するモデルサーチ空間が構成され、そのうちから複数の最適化目標を満足する、選定モデル構造を有する選定モデルをサーチすることができる。例えば、モデルＭｚが３つのサブモデルを含む場合、Ｍ［１］の候補サブモデルが１００あり、Ｍ［２］の候補サブモデルが４００あり、Ｍ［３］の候補サブモデルが９００あるときに、モデルＭｚに対するモデルサーチ空間は３６００００００個の候補モデルがあり、それは３６００００００個の候補モデル構造に対応する。Ｍｚ［ｋ］を用いて候補モデルを示すことができ、ｍｚ［ｋ］を用いて候補モデル構造を示すことができ、これはＭｚ：ｍｚ＝Ｏ（ｋ）と表すことができる。一実施例において、可能な場合、モデルＭｚにおける２つのサブモデルが一部の構造をシェアすることができる。例えば、第一サブモデル及び第二サブモデルに、すべて、同じ畳み込みカーネルを使用する同じ畳み込み操作が含まれる。これは、モデルのパフォーマンスを低下させない前提で、メモリのオーバーヘッドを低減し、モデルを実行する装置のハードウェアへの要求を下げることができる。
【００２０】
操作Ｓ２０３において、多目標最適化関数Ｊを決定する。具体的には、モデル損失関数Ｌｚ及びモデルＭｚの速度指標Ｖに基づいて、モデルＭｚの多目標最適化関数Ｊを決定する。
【００２１】
操作Ｓ２０５において、多目標最適化関数Ｊの解を求める。具体的には、多目標最適化関数Ｊの解を求めることで、モデルＭｚの、所定要求が満足される選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を決定し、ここで、選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］はモデル構造ｍｚ［ｋ＿ｓ］を有する。所定要求は、選定モデルＭｚ［ｋｓ］の速度指標Ｖが所定速度閾値Ｖｔｈ以上であること、かつ選定モデルＭｚ［ｋｓ］の収束した場合のモデル損失関数Ｌｚが所定損失閾値であるＴｈ＿ｌｏｓｓであることを含む。
【００２２】
一実施例において、速度指標ＶはモデルＭｚの遅延時間と関連付けられる。例えば、速度指標ＶはモデルＭｚの遅延時間に反比例する。モデルＭｚの遅延時間はモデル構造に関連する。
【００２３】
一実施例において、速度指標Ｖは、モデルＭｚのすべての畳み込み操作の出力テンソルの大小（サイズ）の和Ｓｃの逆数に比例する。例えば、規模（サイズ）が１０＊１０＊１０である１つのテンソルの場合、成分数（即ち、テンソルの大小）は１０００であり；モデルＭｚが１２個の畳み込み操作を有し、且つ各畳み込み操作の出力テンソルの大小がすべて１０００でああときに、Ｖは１／１２０００と設定することができる。
【００２４】
一実施例において、所定要求はさらに、モデルＭｚが選定モデル構造を採用する選定モデルＭ［ｋ＿ｓ］である場合、選定モデルＭ［ｋ＿ｓ］のメモリ所要量Ａ＿ｍｅｍが所定メモリ所要量閾値Ｔｈ＿ｍｅｍ以下であることを含む。モデルのメモリ所要量を決定するときに、２つのサブモデルが一部の構造をシェア（共有）する場合を考慮することができる。
【００２５】
多目標最適化関数はモデル損失関数に関連する。よって、合理的なモデル損失関数の公式を決定することは重要なことである。以下、図３を参照しながらモデル損失関数の決定方法を例示的に説明する。
【００２６】
図３は、本発明の一実施例においてモデル損失関数を決定する方法３００の例示的なフローチャートである。
【００２７】
操作Ｓ３０１において、サブモデルの収斂値域（収束領域）を決定する。具体的には、各サブモデルのために代表的なサブモデル構造を選択し、そして、訓練サンプルセットに基づいて、各サブモデルを訓練し；訓練サンプルセットに基づいて該サブモデルを訓練する期間において、該サブモデル損失関数の収斂過程で決定される損失の変化範囲は該サブモデルの収斂値域である。例えば、サブモデルの予測結果がすべて誤ったときに対応する損失関数の値を収斂値域の右端点として選択し、サブモデルの予測結果の正確率が最も高いときに対応する損失関数の値（又は０）を収斂値域の左端点として選択する。例えば、中央（ｍｅｄｉａｎ）複雑度を有する候補サブモデル構造を代表的なサブモデル構造として選択することができる。
【００２８】
操作Ｓ３０３において、サブモデルの値域調整係数を決定する。具体的には、推定される各サブモデルの収斂値域の範囲の間に大きな差がある可能性があり、これは、適切なモデル損失関数の決定に不利である。各サブモデル損失関数の収斂値域に基づいて各サブモデル損失関数の対応値域調整係数（即ち、対応する値域調整係数）を決定することができ、各対応値域調整係数は次のように設定され、即ち、各対応値域調整係数と各対応サブモデル損失関数との積の値域（数値領域）がオーバーラップするようにさせ、該積は以下、調整損失関数と称される。即ち、各調整損失関数Ｃｉ＊Ｌｉの変化範囲がオーバーラップしており、そのうち、ＣｉはサブモデルＭ［ｉ］の値域調整係数である。例えば、各対応値域調整係数が次のように設定されても良く、即ち、ｍａｘｉ個のサブモデルの調整損失関数の変化範囲がすべて同じ「Ｏｒｄｅｒ  ｏｆ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ」及び同じ数値範囲にあり（例えば、すべて、数値範囲［０，１００］にある）、又は変化範囲の右端点が同じであり、又は各変化範囲が同じ中値を有するようにさせ、ここで、中値とは変化範囲の中央値を指す。
【００２９】
本発明では、各サブモデルのサブモデル損失関数の損失重みρｉは、対応値域調整係数Ｃｉと、対応中央損失重みρ′ｉの積（式２参照）である。
【００３０】
ρｉ＝Ｃｉρ′ｉ    （２）
操作Ｓ３０５において、モデルを訓練する。具体的には、モデルのモデル損失関数及び特定（指定）モデル構造ｍｚ［ｋ＿ｓｐ］に基づいて、モデルを訓練する。１回目の訓練時に、各中央損失重みρ′ｉは、１又は他の同じ正数と設定されても良い。特定モデル構造は、各サブモデルのサブモデル構造ｍ［ｉ＿ｘ］のある種の組み合わせである。例えば、特定モデル構造は、中央複雑度のモデルに対応するモデル構造であっても良い。
【００３１】
操作Ｓ３０７において、モデル訓練後、モデル損失関数が収斂する場合にモデル損失関数が与える損失が所定損失閾値Ｌｔｈ以下であるかを決定する。
【００３２】
決定の結果が“はい”の場合、方法３００は終了する。
【００３３】
決定の結果が“いいえ”の場合、操作Ｓ３０９を実行する。
【００３４】
操作Ｓ３０９において、少なくとも１つの中央損失重みを調整する。具体的には、モデル損失関数が与える損失が所定損失閾値Ｌｔｈよりも大きい場合、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積（Ｃｉρ′ｉＬｉ）の大小に基づいて、複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みを調整する。例えば、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的大きい積に対応するサブモデルについて、該サブモデルの中央損失重みを増大させ（例えば、中央損失重みを前の中央損失重みの２倍、５倍、１０倍又は他の倍数に更新する）。あるいは、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的小さい積に対応するサブモデルについて、該サブモデルの中央損失重みを減少させる（例えば、中央損失重みを前の中央損失重みの０．９倍、０．５倍、０．１倍又は他の倍数に更新する）。なお、あるサブモデルの中央損失重みを増大させると同時に、もう１つのサブモデルの中央損失重みを減少させることができる。
【００３５】
つまり、方法３００では、反復更新する方式で各サブモデルの損失重みを決定する。値域調整係数を反復調整する過程では、１回目の訓練時に特定モデル構造ｍｚ［ｋ＿ｓｐ］が特定されており、以降の調整周期においてこの特定モデル構造は変わらず又は再び選択されない。
【００３６】
損失重み決定後、モデル損失関数の公式に基づいて多目標最適化関数を形成することができる。一実施例において、以下の公式３に従って多目標最適化関数Ｊを構築することができる。
【００３７】
Ｊ＝Ｍｉｎ  Ｇ（Ｌｚ，Ｖ）    （３）
ここで、Ｇ（Ｌｚ，Ｖ）＝Ｌｚ＊Ｖｂである。
【００３８】
指数ｂは常数（定数）である。ｂの好適値は経験に基づいて決定されても良く、又は、パレート最適化手法により決定することができる。パレート最適化手法が一般的に用いられている技術であるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【００３９】
モデル損失関数Ｌｚ及び速度指標Ｖはすべてモデル構造に関連しており、多目標最適化関数Ｊの解を求めることは、所定要求が満足される選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を決定する過程に対応する。得られた選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］は次のような条件を満足し、即ち、選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］の速度指標が所定速度閾値未満である。
【００４０】
Ｇの解を求める方法は勾配降下法を採用しても良い。これにより、候補モデルセット｛Ｍｚ［ｋ］｝（候補モデルセットは複数の要素を含み、ここでは、便宜のため、１つの代表的な要素Ｍｚ［ｋ］が示されている）から、所定要求が満足される選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を選択する。
【００４１】
解を求める１つの直観的な方法として、モデルの損失関数の値の分布状況に基づいて特定モデルを選択する方法がある。図４は、損失関数が速度指標に伴って変化することを示しており、そのうち、横座標は速度指標の逆数であり、言い換えれば、横座標が大きいほど、１つの画像タスクを完了するに用いる（必要な）時間が長い。各点は、１種の候補モデル構造ｍｚ［ｋ］を表す。候補モデルセット｛Ｍｚ［ｋ］｝のすべての要素の対応点（１／Ｖ，Ｌｚ）を決定した後に、横座標が１／Ｖｔｈ以下であり、かつＬｚが最も小さい点に対応するモデルを選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］として選択することができる。
【００４２】
一例として、文献１（Ｌｉｕ，Ｈａｎｘｉａｏ，Ｋａｒｅｎ  Ｓｉｍｏｎｙａｎ，ａｎｄ  Ｙｉｍｉｎｇ  Ｙａｎｇ．“Ｄａｒｔｓ：Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｓｅａｒｃｈ．”ａｒＸｉｖ  ｐｒｅｐｒｉｎｔ  ａｒＸｉｖ：１８０６．０９０５５（２０１８））に開示されているように、微分アーキテクチャ方法（ＤＡＲＴＳ方法と略称される）に基づいて解を求めることで、選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を決定することができる。
【００４３】
ＤＡＲＴＳ方法では、Ｏ（ｋ）が微分可能なモデルアーキテクチャ操作組み合わせ関数（即ち、連続したサーチ空間）であり、ｋｍｎがｏｐｔｉｏｎ  ｍからｏｐｔｉｏｎ  ｎへの遷移確率である。勾配下降アルゴリズムを用いてＯ（ｋ）の値の混合遷移確率及びモデルの重みパラメータを同時に最適化することができる。即ち、Ｍｉｎ：Ｇ（Ｌｚ（ω），Ｖ（ｋ））であり、これにより、算出される１つのサブネットワーク（即ち、Ｍｚ［ｋ＿ｓ］）の多目標最適化関数の値を最小（Ｇを最小）にすることができる。公式は、ω′（ｋ）＝ａｒｇｍｉｎωＧ（ω，ｋ）かつＶ（ｋ′）≧Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｓｐｅｅｄである。
【００４４】
ここで、この公式の意味は、損失最小（ａｒｇｍｉｎωＧ（ω，ｋ））の構造組み合わせシーケンスｋ及びｋの重みパラメータω′（ｋ）を見つけ、該最適の構造組み合わせシーケンスをｋ′と記し、かつ該構造組み合わせシーケンスは最小速度の要求を満足する。
【００４５】
また、例えば、文献２（Ｐｈａｍ，Ｈｉｅｕ，ｅｔ  ａｌ．“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｓｅａｒｃｈ  ｖｉａ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｓｈａｒｉｎｇ．”ａｒＸｉｖ  ｐｒｅｐｒｉｎｔ  ａｒＸｉｖ：１８０２．０３２６８（２０１８））に記載されているように、ＲＮＮアーキテクチャサンプリングネットワーク及び強化学習方法の組み合わせ（ＲＬ方法と略称される）を用いて選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を決定することもできる。
【００４６】
強化学習方法では、Ｏ（ｋ）が１つのＲＮＮを用いてパラメータ化されても良く、Ｃｔｒｌ（θ）と記され、ＲＮＮの出力シーケンス値はｋである。
【００４７】
ＲＬ方法では、奨励関数が以下のような方式で設定され得る。
【００４８】
Ｒ（ω，ｋ）＝Ｍａｘ＿Ｇ＿ｖａｌｕｅ−Ｇ（Ｌｚ（ω），Ｖ（ｋ））
ここで、Ｍａｘ＿Ｇ＿ｖａｌｕｅは、奨励計算過程におけるＧ（Ｌｚ（ω），Ｖ（ｋ））の最大値である。例えば、パレートアルゴリズムを用いてｂを推定するときにＭａｘ＿Ｇ＿ｖａｌｕｅを算出することができる。
【００４９】
ＲＬ方法では、目標期待関数を以下のような方式で設定することができる。
【００５０】
Ｊ′＝ＥＰ（ｋ，ω，θ）［Ｒ（ω，ｋ）］（最大期待値）
ポリシー勾配アルゴリズム（Ｐｏｌｉｃｙ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いて１つの特定のＲＮＮの解を求めることで、該ＲＮＮがサンプリングすることにより得た任意のネットワークの期待値Ｊ′の確率を最大にし、かつ任意のネットワーク構造操作シーケンスｋ′についてＶ（ｋ′）≧Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｓｐｅｅｄになるようにさせることができる。
【００５１】
また、本発明では、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置もモジュール化構造として構成されている。以下、図５を参照しながらこのような装置について説明する。
【００５２】
図５は、本発明の一実施例において画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置５００の例示的なブロック図である。装置５００はモデル損失関数決定ユニット５０１、多目標最適化関数決定ユニット５０３及び算出ユニット５０５を含む。モデル損失関数決定ユニット５０１はモデルＭｚのモデル損失関数Ｌｚを決定するために用いられる。多目標最適化関数決定ユニット５０３はモデル損失関数Ｌｚ及びモデルの速度指標Ｖに基づいてモデルＭｚの多目標最適化関数Ｊを決定するために用いられる。算出ユニット５０５は多目標最適化関数Ｊの解を求めることで、所定要求が満足される選定モデルＭｚ［ｋ＿ｓ］を決定するために用いられる。モデルＭｚは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含む。モデル損失関数Ｌｚは、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和である。各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定される。所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルが収束した場合にモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。なお、装置５００の更なる細部については、方法２００に関する説明を参照することができる。
【００５３】
本発明の１つの側面において画像タスクを完了する方法がさらに提供される。以下、図６をもとに該方法を例示的に説明する。
【００５４】
図６は、本発明の一実施例において画像タスクを完了するための方法６００の例示的なフローチャートである。
【００５５】
操作Ｓ６０１において、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための本発明の方法２００を使用してモデルＭｚ（即ち、選定モデルＭ［ｋ＿ｓ］）を決定する。決定されたモデルＭｚは、選定のモデル構造及びモデルパラメータを有する。決定されたモデルは、所定要求を満足する。所定要求（所定条件）は、少なくとも、上述のような速度指標及びモデル損失関数に関する要求（条件）を含む。
【００５６】
操作Ｓ６０３において、テスト画像について、決定されたモデルＭｚを用いて画像タスクを完了する。
【００５７】
本発明の１つの側面において画像タスクを完了する装置がさらに提供される。以下、図７に基づいて該装置について例示的に説明する。
【００５８】
図７は、本発明の一実施例において画像タスクを完了するための装置７００の例示的なブロック図である。
【００５９】
装置７００はモデル決定ユニット７０１及び画像タスク完了ユニット７０３を含む。モデル決定ユニット７００は、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための本発明の方法２００を用いてモデルＭｚ（即ち、選定モデルＭ［ｋ＿ｓ］）を決定するために用いられる。決定されたモデルＭｚは、選定のモデル構造及びモデルパラメータを有する。決定されたモデルは、所定要求を満足する。所定要求は、前記のように、少なくとも、上述のような速度指標及びモデル損失関数に関する要求を含む。画像タスク完了ユニット７０３は、テスト画像に対して、決定されたモデルＭｚを用いて画像タスクを完了するために用いられる。
【００６０】
本発明の１つの側面において、その中にプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体がさらに提供される。該プログラムは、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うために用いられ、また、該プログラムは、処理器により実行されるときに、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求を満たす選定モデルを決定することを実現することができ、そのうち、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み；モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり；各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され；また、所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。
【００６１】
本発明の１つの側面において、画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置がさらに提供される。該装置は回路を含み、該回路は、モデルのモデル損失関数を決定し；モデル損失関数及びモデルの速度指標に基づいてモデルの多目標最適化関数を決定し；及び、多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求を満たす選定モデルを決定するように構成され、ここで、モデルは、画像タスクを完了するための複数のサブモデルを含み；モデル損失関数は、複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり；各サブモデル損失関数の加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され；また、所定要求は、選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること、及び選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であることを含む。
【００６２】
本発明の１つの側面において、画像タスクを完了するための情報処理機器がさらに提供される。図８は、本発明の一実施例による情報処理機器８００の例示的なブロック図である。
【００６３】
図８では、中央処理装置（ＣＰＵ）８０１は、ＲＯＭ８０２に記憶されているプログラム又は記憶部８０８からＲＡＭ８０３にロッドされているプログラムに基づいて各種の処理を行うことができる。ＲＡＭ８０３では、ニーズに応じて、ＣＰＵ８０１が各種の処理を行うときに必要なデータなどを記憶することができる。ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２及びＲＡＭ８０３は、バス８０４を経由して互いに接続される。入力／出力インターフェース８０５もバス８０４に接続される。
【００６４】
また、入力／出力インターフェース８０５には、さらに、次のような部品が接続され、即ち、キーボードなどを含む入力部８０６、液晶表示器（ＬＣＤ）などのような表示器及びスピーカーなどを含む出力部８０７、ハードディスクなどを含む記憶部８０８、ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮカード、モデムなどを含む通信部８０９である。通信部８０９は、例えば、インターネット、ＬＡＮなどのネットワークを経由して通信処理を行う。
【００６５】
ドライブ８１０は、ニーズに応じて、入力／出力インターフェース８０５に接続されても良い。取り外し可能な媒体８１１、例えば、半導体メモリなどは、必要に応じて、ドライブ８１０にセットされることにより、その中から読み取られたコンピュータプログラムを記憶部８０８にインストールすることができる。
【００６６】
本発明は、さらに、プログラムを記憶したコンピュータ記憶媒体に関し、該プログラムは、実行されるときに上述の実施例における方法を実現することができる。
【００６７】
また、本発明は、さらに、マシン可読指令コードを含むプログラムプロダクトを提供する。このような指令コードは、マシンにより読み取られて実行されるときに、上述の本発明の実施形態における方法を実行することができる。それ相応に、このようなプログラムプロダクトをキャリー（ｃａｒｒｙ）する、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（ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤを含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（登録商標）を含む）、及び半導体記憶器などの各種の記憶媒体も、本発明に含まれる。
【００６８】
上述の記憶媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶器などを含んでも良いが、これらに限定されない。
【００６９】
また、上述の方法における各操作（ステップ／処理）は、各種のマシン可読記憶媒体に記憶されているコンピュータ実行可能なプログラムの方式で実現することもできる。
【００７０】
本発明の技術案により、複数のサブモデルを含む、画像タスクを完了するモデルについて、複数の目標が満足されるモデルを得ることができ、総合パフォーマンスが良好なモデルを選ぶことができる。これは、ユーザの使用体験の向上に有利であり、画像タスクを完了する効率の改善にも有利である。さらに、ハードウェア（例えば、メモリのサイズ）に基づいて、最適のモデルを選択することもできる。また、値域（数値領域）調整係数及び中央（順位が中央である）損失重みを使用することにより、各モデルのモデル損失関数の値に対する貢献の比率を合理的に配置することができ、これは、最適のモデルの取得に有利である。
【００７１】
また、以上の実施例などに関し、さらに以下のように付記として開示する。
【００７２】
（付記１）
画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための装置であって、
指令を記憶している記憶器；及び
処理器を含み、
前記処理器は、前記記憶器から前記指令を読み取り、前記指令を実行することにより、
前記モデルのモデル損失関数を決定し；
前記モデル損失関数及び前記モデルの速度指標に基づいて前記モデルの多目標最適化関数を決定し；及び
前記多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求（所定条件）が満足される選定モデルを決定するように構成され、
前記モデルは、前記画像タスクを完了するために用いられる複数のサブモデルを含み、
前記モデル損失関数は、前記複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、
各サブモデル損失関数の前記加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され、
前記所定要求は、
前記選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること；及び
前記選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であること
を含む、装置。
【００７３】
（付記２）
付記１に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルのうちの各々は畳み込み操作を含む深層ニューラルネットワークモデルである、装置。
【００７４】
（付記３）
付記２に記載の装置であって、
前記速度指標は前記モデルの遅延時間と関連付けられる、装置。
【００７５】
（付記４）
付記２に記載の装置であって、
前記速度指標は前記モデルのすべての畳み込み操作の出力テンソルの大小の和の逆数である、装置。
【００７６】
（付記５）
付記１に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルは分類モデル、ポジショニングモデル及び分割モデルのうちの少なくとも２つを含む、装置。
【００７７】
（付記６）
付記１に記載の装置であって、
前記所定要求は、
前記モデルが選定モデル構造を採用する特定モデルである場合、前記特定モデルのメモリ所要量が所定メモリ所要量閾値以下であることをさらに含む、装置。
【００７８】
（付記７）
付記１に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、前記訓練サンプルセットに基づいて各サブモデル損失関数の収斂値域を推定することを含み、
各サブモデル損失関数の収斂値域は、前記訓練サンプルセットに基づいて対応サブモデルを訓練する期間において、前記対応サブモデル損失関数の収斂過程で決定される損失の変化範囲である、装置。
【００７９】
（付記８）
付記７に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、各サブモデル損失関数の収斂値域に基づいて各サブモデル損失関数の対応値域調整係数を決定することを含み、
各対応値域調整係数は、各対応値域調整係数と各対応サブモデル損失関数との積の値域がオーバーラップするようにさせるように構成され、
各サブモデルの損失重みは、対応値域調整係数と対応中央損失重みとの積である、装置。
【００８０】
（付記９）
付記８に記載の装置であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、
前記モデルのモデル損失関数及び特定モデル構造に基づいて、前記モデルを訓練し；
前記モデルの訓練後、前記モデル損失関数が収斂する場合に前記モデル損失関数が与える損失が所定閾値以下であるかを決定し；及び
前記モデル損失関数が与える損失が前記所定閾値よりも大きい場合、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積の大小に基づいて、前記複数のサブモデルのうちの少なくともの１つのサブモデルの中央損失重みを調整することを含む、装置。
【００８１】
（付記１０）
付記９に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みの調整は、
対応値域調整係数と対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的小さい積に対応するサブモデルについて、該サブモデルの中央損失重みを減少させることを含む、装置。
【００８２】
（付記１１）
付記９に記載の装置であって、
前記複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みの調整は、
対応値域調整係数と対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的大きい積に対応するサブモデルについて、該サブモデルの中央損失重みを増大させることを含む、装置。
【００８３】
（付記１２）
画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うための方法であって、
前記モデルのモデル損失関数を決定し；
前記モデル損失関数及び前記モデルの速度指標に基づいて前記モデルの多目標最適化関数を決定し；及び
前記多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求が満足される選定モデルを決定することを含み、
前記モデルは、前記画像タスクを完了するために用いられる複数のサブモデルを含み、
前記モデル損失関数は、前記複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、
各サブモデル損失関数の前記加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され、
前記所定要求は、
前記選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること；及び
前記選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値が所定損失閾値以下であること
を含む、方法。
【００８４】
（付記１３）
付記１２に記載の方法であって、
前記複数のサブモデルのうちの各々は畳み込み操作を含む深層ニューラルネットワークモデルである、方法。
【００８５】
（付記１４）
付記１２に記載の方法であって、
前記速度指標は前記モデルのすべての畳み込み操作の出力テンソルの大小の和の逆数である、方法。
【００８６】
（付記１５）
付記１２に記載の方法であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、
前記訓練サンプルセットに基づいて各サブモデル損失関数の収斂値域を推定することを含み、
各サブモデル損失関数の収斂値域は、前記訓練サンプルセットに基づいて対応サブモデルを訓練する期間において、前記対応サブモデル損失関数の収斂過程で決定される損失の変化範囲である、方法。
【００８７】
（付記１６）
付記１５に記載の方法であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、
各サブモデル損失関数の収斂値域に基づいて各サブモデル損失関数の対応値域調整係数を決定することを含み、
各対応値域調整係数は、各対応値域調整係数と各対応サブモデル損失関数との積の値域がオーバーラップするようにさせるように設定され、
各サブモデルの損失重みは、対応値域調整係数と対応中央損失重みとの積である、方法。
【００８８】
（付記１７）
付記１６に記載の方法であって、
各サブモデル損失関数の損失重みの決定は、
前記モデルのモデル損失関数及び特定モデル構造に基づいて、前記モデルを訓練し；
前記モデルの訓練後、前記モデル損失関数が収斂する場合に前記モデル損失関数が与える損失が所定閾値以下であるかを決定し；及び
前記モデル損失関数が与える損失が前記所定閾値よりも大きい場合、対応中央損失重み、対応値域調整係数及び対応サブモデル損失関数の積の大小に基づいて、前記複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みを調整することを含む、方法。
【００８９】
（付記１８）
付記１７に記載の方法であって、
前記複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みの調整は、
対応値域調整係数と対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的小さい積に対応するサブモデルについて、該サブモデルの中央損失重みを減少させることを含む、方法。
【００９０】
（付記１９）
付記１７に記載の方法であって、
前記複数のサブモデルのうちの少なくとも１つのサブモデルの中央損失重みの調整は、
対応値域調整係数と対応サブモデル損失関数の積のうちの比較的大きい積に対応するサブモデルに基づいて、該サブモデルの中央損失重みを増大させることを含む、方法。
【００９１】
（付記２０）
プログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記プログラムは画像タスクを完了するモデルに対して多目標最適化を行うために用いられ、前記プログラムは処理器により実行されるときに、
前記モデルのモデル損失関数を決定し；
前記モデル損失関数及び前記モデルの速度指標に基づいて前記モデルの多目標最適化関数を決定し；及び
前記多目標最適化関数の解を求めることで、所定要求が満足される選定モデルを決定することを実現し、
前記モデルは、前記画像タスクを完了するために用いられる複数のサブモデルを含み、
前記モデル損失関数は、前記複数のサブモデルのうちの各サブモデルのサブモデル損失関数の加重和であり、
各サブモデル損失関数の前記加重和のための損失重みは、訓練サンプルセットに基づいて反復更新する方式で決定され、
前記所定要求は、
前記選定モデルの速度指標が所定速度閾値以上であること；及び
前記選定モデルの収束した場合のモデル損失関数の値所定損失閾値以下であること
を含む、記憶媒体。
【００９２】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は、本発明の技術的範囲に属する。
【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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