[发明专利]机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法

说明书

公开一种机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法。包括机器学习分类器的机器学习装置的机器学习方法包括：在机器学习装置接收图像和与所述图像相关联的第一类信息；通过经由使用机器学习分类器对所述图像执行分类，在机器学习装置生成与所述图像相关联的第二类信息；在生成第二类信息时，通过当与所述图像一起接收到引导图时执行第一学习操作，并当没有与所述图像一起接收到引导图时在机器学习装置执行与第一学习操作不同的第二学习操作，来在机器学习装置更新机器学习分类器。

本申请要求于2018年6月5日提交到韩国知识产权局的第10-2018-0064886号韩国专利申请的优先权，所述韩国专利申请的公开通过引用完整地包含于此。

技术领域

本发明构思涉及机器学习，更具体地讲，涉及一种能够防止错误学习的机器学习装置，并且涉及一种机器学习装置的学习方法。

背景技术

机器学习装置可通过生成可基于迭代学习来确定目标的类别的机器学习分类器来进行操作。机器学习分类器可用于各种领域。例如，机器学习分类器可用于确定由相机捕获的图像的类别。机器学习装置可通过以下步骤创建机器学习分类器：首先，对若干图像进行类别确定；接下来，在确定的结果与图像的实际类别之间进行比较；最后，基于比较的结果更新机器学习分类器。

机器学习可涉及重复更新用于执行分类的各种权重。随着权重被重复更新，机器学习分类器可被训练为从图像中存在的图案确定图像的类别。

在一些情况下，图像可具有妨碍机器学习的特定图案。这些特定图案的存在可导致来自机器学习分类器的次优结果。也就是说，机器学习分类器会被训练为对包括这些图案的图像进行错误地分类。因此，需要防止机器学习分类器因这样的图案而导致的错误学习。

发明内容

本发明构思的实施例提供一种机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法，其中，即使存在其中存在妨碍机器学习的特定图案的图像，机器学习装置也能执行机器学习而不降低性能。

本发明构思的实施例还提供一种机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法，其中，机器学习装置通过向使执行学习变困难的特定图像提供引导来支持机器学习。

根据示例性实施例，一种包括机器学习分类器的机器学习装置的机器学习方法包括：在机器学习装置接收图像和与所述图像相关联的第一类信息；通过经由使用机器学习分类器对所述图像执行分类，在机器学习装置生成与所述图像相关联的第二类信息；在生成第二类信息时，通过当与所述图像一起接收到引导图时执行第一学习操作并当没有与所述图像一起接收到引导图时在机器学习装置执行与第一学习操作不同的第二学习操作，来在机器学习装置更新机器学习分类器。

根据示例性实施例，一种包括机器学习分类器的机器学习装置的机器学习方法包括：在机器学习装置接收第一图像、与第一图像相关联的第一类信息和与第一图像相关联的引导图；通过经由使用机器学习分类器来对图像执行分类，在机器学习装置生成与第一图像相关联的第二类信息；将引导图与在生成第二类信息的步骤中生成的中间数据进行比较；以及根据分类的结果和比较的结果，在机器学习装置更新机器学习分类器。

根据示例性实施例，一种机器学习装置包括：调制解调器，从图像数据库接收图像、与所述图像相关联的第一类信息和与所述图像相关联的引导图；处理器，包括机器学习分类器，并通过经由使用机器学习分类器对所述图像进行分类并根据图像的分类的结果更新机器学习分类器来执行机器学习。处理器通过经由使用机器学习分类器对所述图像进行分类，获得与所述图像相关联的第二类信息；对第一类信息与第二类信息执行第一比较；对引导图与在对图像进行分类的步骤中生成的中间数据执行第二比较；并且根据第一比较的结果和第二比较的结果更新机器学习分类器。

附图说明

通过参照附图对本发明构思的示例性实施例进行详细描述，本发明构思的以上和其他对象和特征将变得清楚。