[发明专利]可靠性评价装置及可靠性评价方法

权利要求书

1.一种可靠性评价装置，其中，

所述可靠性评价装置具备：

示教数据存储部，其存储示教数据，该示教数据由数据和标签的组构成，该标签是与该数据关联且为了识别识别对象而赋予的信息；

学习部，其在对学习对象的神经网络模型应用预先设定的丢弃参数而进行了丢弃处理之后，使用所述示教数据，反复进行用于对所述标签进行分类的学习，将反复学习进行至学习收敛为止；

模型重构部，其按照所述丢弃参数，对所述学习部进行的所述反复学习收敛后的神经网络模型即学习完毕模型进行重构，制作多个不同的重构模型；

识别部，其使用由所述模型重构部制作出的所述重构模型来识别所述示教数据，估计每个所述重构模型的标签；以及

分类判定部，其基于由所述识别部估计出的估计标签来评价所述示教数据的标签，对所述示教数据的标签进行分类。

2.根据权利要求1所述的可靠性评价装置，其特征在于，

所述识别部利用所述重构模型来识别所述示教数据，取得进行了该识别时的所述重构模型的每个标签的指标值，将给出所取得的所述指标值中的最大的所述指标值的标签设为所述估计标签，

所述分类判定部基于每个所述重构模型的所述估计标签与所述示教数据的标签的一致、所述重构模型之间的所述指标值的序列的分布、以及与所述示教数据的标签对应的所述指标值与所述估计标签的所述指标值的比率之差的有无这3个评价，对所述示教数据的标签进行分类。

3.根据权利要求1或2所述的可靠性评价装置，其特征在于，

所述可靠性评价装置具备可视化部，该可视化部基于所述分类判定部分类后的结果，进行促使针对所述示教数据的处置的显示控制。

4.根据权利要求3所述的可靠性评价装置，其特征在于，

所述可视化部基于所述分类判定部分类后的结果，进行如下的显示控制，该显示控制表示所述示教数据是所述标签存在错误的可能性高的示教数据、还是识别难易度高的示教数据、或者是推荐重新确认所述标签的示教数据。

5.一种可靠性评价方法，其中，

所述可靠性评价方法具备如下步骤：

学习部在对学习对象的神经网络模型应用预先设定的丢弃参数而进行了丢弃处理之后，使用由数据和标签的组构成的示教数据，反复进行用于对所述标签进行分类的学习，将反复学习进行至学习收敛为止，其中，所述标签是与所述数据关联且为了识别识别对象而赋予的信息；

模型重构部按照所述丢弃参数，对所述反复学习收敛后的神经网络模型即学习完毕模型进行重构，制作多个不同的重构模型；

识别部使用制作出的所述重构模型来识别所述示教数据，估计每个所述重构模型的标签；以及

分类判定部基于估计出的估计标签来评价所述示教数据的标签，对所述示教数据的标签进行分类。