ジェグテック ヘッドライン|毎日、中小企業に関するニュースを中心に、約10名のライターが独自の視点でおまとめ中。次のビジネスのヒントがあるかも!要チェック!

従来技術の半分の学習データ量でも高精度に識別可能なディープラーニング技術を開発

発生頻度の低い不良品はデータ量を大量に得ることが困難

2019年8月19日、日本電気株式会社は、従来の半分程度の学習データ量でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術(以下、同技術)を新たに開発したと発表した。

ものづくり、インフラ保全などの分野において、画像認識により外観検査を行うディープラーニング技術が活用されつつあるが、識別精度を向上させるには、不良品データを学習する必要がある。しかしながら、発生頻度の低い不良品データを大量に集めることは困難である。

このため、データ拡張と呼ばれる従来技術では、ニューラルネットワークに入力する前のデータを意図的に加工・変形させて、学習データ量を人工的に増やしていた。

しかし、効果的な学習データを生成するまでには至らず、専門家が、データ生成方法を慎重に選び、学習に悪影響を及ぼすデータが発生しないよう調整する必要があるなど、データ作成に多大な時間とコストを要していた。

新たに開発したディープラーニング技術の特長

同技術では、ニューラルネットワークの中間層で得られる特徴量を意図的に変化させ、識別が失敗しやすい「苦手な学習データ」を集中的に人工生成することで、識別精度を高める。

また、ニューラルネットワーク内部の数値に基づいて自動的に学習データを生成し、多様なデータに対して汎用的かつ効率良く適用できるため、専門家による調整が不要になる。

なお、同技術を、手書き数字認識「MNIST」、物体認識「CIFAR-10」などの公開データベースにおいて評価し、学習データ量が半分でも従来技術と精度が変わらないことを確認したとのこと。

▼外部リンク

NEC プレスリリース
https://jpn.nec.com/press/201908/20190819_02.html

関連記事

ジェグテックを見る

ジェグテックヘッドライン

毎日、中小企業に関するニュースを中心に、約10名のライターが独自の視点でおまとめ中。次のビジネスのヒントがあるかも!要チェック!


おすすめ記事

ジェグテックとは

ジェグテックで商機をつかめ!

J-GoodTechプロモーション

アーカイブ