Title:
学習システム、学習方法、及びプログラム
Document Type and Number:
Japanese Patent JP6995262
Kind Code:
B1
Abstract:
学習システム（Ｓ）の第１計算手段（３０２）は、マルチラベルのクエリデータが学習モデルに入力された場合に、学習モデルの出力と、目標となる出力と、に基づいて、第１損失を計算する。特徴量取得手段（３０３）は、学習モデルのパラメータに基づいて計算された、クエリデータの特徴量と、前記クエリデータに対応するサポートデータの特徴量と、を取得する。第２計算手段（３０４）は、クエリデータの特徴量と、サポートデータの特徴量と、に基づいて、第２損失を計算する。調整手段（３０５）は、第１損失と、第２損失と、に基づいて、パラメータを調整する。
Inventors:
Cai Nagao
Kim court
Plastic Cashier Pretty Sam
Kim court
Plastic Cashier Pretty Sam
Application Number:
JP2021563294A
Publication Date:
January 14, 2022
Filing Date:
December 07, 2020
Export Citation:
Assignee:
Rakuten Group, Inc.
International Classes:
G06N20/00
Other References:
KARLINSKY, LEONID ET AL.: "RepMet: Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection", [オンライン], JPN6021048348, 18 November 2018 (2018-11-18), ISSN: 0004659026
WANG, YAQING ET AL.: "Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning", [オンライン], JPN6021048347, 29 March 2020 (2020-03-29), ISSN: 0004659027
RIOS, ANTHONY ET AL.: "Few-Shot and Zero-Shot Multi-Label Learning for Structured Label Spaces", PROCEEDINGS OF THE 2018 CONFERENCE ON EMPIRICAL METHODS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING, JPN6021048345, 2018, ISSN: 0004659028
WANG, YAQING ET AL.: "Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning", [オンライン], JPN6021048347, 29 March 2020 (2020-03-29), ISSN: 0004659027
RIOS, ANTHONY ET AL.: "Few-Shot and Zero-Shot Multi-Label Learning for Structured Label Spaces", PROCEEDINGS OF THE 2018 CONFERENCE ON EMPIRICAL METHODS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING, JPN6021048345, 2018, ISSN: 0004659028
Attorney, Agent or Firm:
Haruka International Patent Office