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申请/专利权人：欧姆龙株式会社

摘要：本发明能够构建导入成本比较低廉，而且对于与数据的获取相关的属性的差异稳健的学习完毕的模型。本发明的一方面涉及的学习装置针对各学习数据集，执行对第二编码器和第二元识别器进行训练以使第二元识别器的识别结果适合于元数据的第一训练步骤、对各编码器和推测器进行训练以使推测器的推测结果适合于正解数据的第二训练步骤、对第一元识别器进行训练以使第一元识别器的识别结果适合于元数据的第三训练步骤、以及对第一编码器进行训练以使第一元识别器的识别结果不适合于元数据的第四训练步骤。交替地反复执行第三训练步骤和第四训练步骤。

主权项：1.一种学习装置，具备：数据获取部，获取多个学习数据集，所述多个学习数据集分别由训练数据、表示与所述训练数据的获取相关的属性的元数据以及表示所述训练数据中包含的特征的正解数据的组合构成；以及学习处理部，实施包括第一编码器、第二编码器、第一元识别器、第二元识别器以及推测器的学习模型的机器学习，所述第一编码器被构成为将所提供的输入数据转换为第一特征量；所述第二编码器被构成为将所述输入数据转换为第二特征量；所述第一元识别器被构成为：被输入所述第一编码器的输出值，并根据所述第一特征量识别与所述输入数据的获取相关的属性；所述第二元识别器被构成为：被输入所述第二编码器的输出值，并根据所述第二特征量识别与所述输入数据的获取相关的属性；所述推测器被构成为：被输入所述第一编码器和所述第二编码器的输出值，并根据所述第一特征量和所述第二特征量推测所述输入数据中包含的特征；所述机器学习的实施包括：第一训练步骤，针对各所述学习数据集对所述第二编码器和所述第二元识别器进行训练，以使通过将所述训练数据提供给所述第二编码器而从所述第二元识别器获得的识别结果适合于所述元数据；第二训练步骤，针对所述各学习数据集对所述第一编码器、所述第二编码器以及所述推测器进行训练，以使通过将所述训练数据提供给所述第一编码器和所述第二编码器而从所述推测器得到的推测结果适合于所述正解数据；第三训练步骤，针对所述各学习数据集对所述第一元识别器进行训练，以使通过将所述训练数据提供给所述第一编码器而从所述第一元识别器得到的识别结果适合于所述元数据；以及第四训练步骤，针对所述各学习数据集对所述第一编码器进行训练，以使通过将所述训练数据提供给所述第一编码器而从所述第一元识别器得到的识别结果不适合于所述元数据；所述学习处理部交替地反复执行所述第三训练步骤和所述第四训练步骤，所述训练数据是通过观察道路上行驶的车辆的传感器得到的感测数据，所述传感器包括摄像机、红外线传感器以及超声波传感器中的一个，所述感测数据包括在所述道路上行驶的所述车辆的图像数据、表示每单位时间的车辆的通过台数的测量结果的数据以及表示通过的车辆的平均速度的测量结果的数据中的一个，所述元数据作为与所述获取相关的属性而表示所述道路的属性、所述传感器的观察角度、所述传感器的设置间隔、所述传感器的种类或者它们的组合，所述正解数据作为所述特征而表示与所述道路的交通状况相关的信息；或者所述训练数据是通过观察受试者的状态的传感器得到的感测数据，所述受试者是驾驶车辆的驾驶员，所述传感器是摄像机、生命传感器或它们的组合，所述感测数据包括图像数据、生命数据或它们的组合，所述元数据作为与所述获取相关的属性而表示所述受试者的识别信息、与获得所述感测数据的时间相关的属性、与所述传感器的设置状况相关的属性、所述传感器的设置场所或者它们的组合，所述正解数据作为所述特征而表示所述受试者的状态；或者，所述训练数据是通过摄像机拍摄生产线上输送的产品而获得的图像数据，所述元数据作为与所述获取相关的属性而表示所述产品的属性、所述产品的拍摄条件、制造所述产品的工厂的属性或者它们的组合，所述正解数据作为所述特征而表示所述产品的状态。

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百度查询： 欧姆龙株式会社 学习装置、推测装置、数据生成装置、学习方法以及学习程序