【手続補正書】
【提出日】令和1年6月4日(2019.6.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転移学習の方法であって、
第１のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて、第２のデータを受信することと、
前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記第２のデータのための第２のラベルを生成することと、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のデータのための第１のラベルを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされており、前記第２のラベルは、第２のニューラルネットワークをトレーニングするために生成され、
前記第２のデータおよび前記第２のラベルを備える第２のトレーニングデータを用いて前記第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記トレーニングされた第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類することと
を備える方法。
【請求項２】
前記第２のネットワークのサイズが、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズとは異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおけるクラスの少なくとも１つの既存の境界を修正することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて少なくとも１つの新しいクラスを追加することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
(i)  前記第１のデータまたは前記第１のラベルは、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングした後に利用可能でなくなる、または
(ii)  前記第２のデータは、前記第１のデータと同様である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第２のデータをクラスタ化することと、
前記クラスタ化された第２のデータを第３のデータと比較することと、
前記第３のデータに対する類似度または前記第３のデータからの相違度に少なくとも部分的に基づいて、ラベル付けするための前記第２のデータを選択することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
転移学習の方法であって、
第２のニューラルネットワークにおいて、第１のトレーニングされたニューラルネットワークによって生成された第２のラベルを受信することと、前記第２のラベルは、第２のデータに基づいて、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークを生成し、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のラベルおよび第１のデータを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされており、
前記第２のラベルおよび前記第２のデータを備える第２のトレーニングデータを用いて第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記トレーニングされた第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類することと、
を備える方法。
【請求項８】
前記第２のデータをクラスタ化することと、
前記クラスタ化された第２のデータを第３のデータと比較することと、
前記第３のデータに対する類似度または前記第３のデータからの相違度に少なくとも部分的に基づいて、ラベル付けするための前記第２のデータを選択することと
をさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
(i)  前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズが、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズとは異なる、
(ii)  前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおけるクラスの少なくとも１つの既存の境界を修正すること、
(iii)  前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて少なくとも１つの新しいクラスを追加すること、
(iv)  前記第１のデータまたは前記第１のラベルのうちの少なくとも１つは、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングした後に利用可能でなくなる、または
(v)  前記第２のデータは、前記第１のデータと同様である、
のうちの１つをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
転移学習のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
第１のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて、第２のデータを受信することと、
前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記第２のデータのための第２のラベルを生成することと、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のデータのための第１のラベルを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされており、前記第２のラベルは、第２のニューラルネットワークをトレーニングするために生成され、
前記第２のデータおよび前記第２のラベルを備える第２のトレーニングデータを用いて前記第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記トレーニングされた第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類することと
を行うように構成される、装置。
【請求項１１】
(i)  前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズが、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズとは異なる、
(ii)  前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおけるクラスの少なくとも１つの既存の境界を修正するようにさらに構成される、
(iii)  前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第３のラベルおよび前記第３のデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて少なくとも１つの新しいクラスを追加するようにさらに構成される、
(iv)  前記第１のデータまたは前記第１のラベルのうちの少なくとも１つは、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングした後に利用可能でなくなる、
(v)  前記第２のデータは、前記第１のデータと同様である、または
(vi)  前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第２のデータをクラスタ化することと、
前記クラスタ化された第２のデータを第３のデータと比較することと、
前記第３のデータに対する類似度または前記第３のデータからの相違度に少なくとも部分的に基づいて、ラベル付けするための前記第２のデータを選択することと
を行うようにさらに構成される、
のうちの１つを備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
転移学習のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
第２のニューラルネットワークにおいて、第１のトレーニングされたニューラルネットワークによって生成された第２のラベルを受信することと、前記第２のラベルは、第２のデータに基づいて、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて生成され、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のラベルおよび第１のデータを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされており、
前記第２のラベルされたデータで第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記トレーニングされた第２のニューラルネットワークをトレーニングすることと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類することと
を行うように構成される、装置。
【請求項１３】
(i)  前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第２のデータをクラスタ化することと、
前記クラスタ化された第２のデータを第３のデータと比較することと、
前記第３のデータに対する類似度または前記第３のデータからの相違度に少なくとも部分的に基づいて、ラベル付けするための前記第２のデータを選択することと
を行うようにさらに構成され、
(ii)  前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズが、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークのサイズとは異なる、
(iii)  前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第３のデータおよび前記第３のラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおけるクラスの少なくとも１つの既存の境界を修正するようにさらに構成される、
(iv)  前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第３のデータおよび前記第３のラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて少なくとも１つの新しいクラスを追加するようにさらに構成される、
(v)  前記第１のデータまたは前記第１のラベルのうちの少なくとも１つは、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングした後に利用可能でなくなる、または
(vi)  前記第２のデータは、前記第１のデータと同様である、
のうちの１つをさらに備える、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
プログラムコードを記録した非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、
第１のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて、第２のデータを受信するためのプログラムコードと、
前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記第２のデータのための第２のラベルを生成するためのプログラムコードと、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のデータのための第１のラベルを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされており、前記第２のラベルは、第２のニューラルネットワークをトレーニングするために生成され、
前記第２のデータおよび前記第２のラベルを備える第２のトレーニングデータを用いて前記第２のニューラルネットワークをトレーニングするためのプログラムコードと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記トレーニングされた第２のニューラルネットワークをトレーニングするためのプログラムコードと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類するためのプログラムコードと
を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
プログラムコードを記録した非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、
第２のニューラルネットワークにおいて、第１のトレーニングされたニューラルネットワークによって生成された第２のラベルを受信するためのプログラムコードと、第２のラベルは、第２のデータに基づいて、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて生成され、前記第１のトレーニングされたニューラルネットワークは、第１のラベルおよび第１のデータを備える第１のトレーニングデータを用いて予めトレーニングされおり、
前記第２のラベルされたデータで第２のニューラルネットワークをトレーニングするためのプログラムコードと、
更新された第２のネットワークを提供するために、第３のデータおよび第３のラベルに関する追加学習によって前記第２のトレーニングされたニューラルネットワークをトレーニングするためのプログラムコードと、
前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークを介して、前記更新された第２のトレーニングされたニューラルネットワークにおいて受信される入力を分類するためのプログラムコードと
を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。