[发明专利]机器学习装置

权利要求书

1.一种机器学习装置，具备：

推断部，基于学习模型，针对学习用的数据所包含的要素，按照对要素进行分类的多个类别中的每个类别，推断表示被分类到该类别的可能性的似然；

损失值计算部，基于规定的损失函数和由上述推断部推断出的每个类别的似然，计算表示上述似然的错误的程度的损失值；

权重计算部，基于按照每个上述类别计算出的似然中的、应将上述要素分类为真的第一类别的第一似然与不应将上述要素分类为真的其它类别的第二似然的比较结果，来计算权重；以及

机器学习部，基于上述损失值和上述权重，使上述学习模型机器学习。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其中，

上述权重计算部基于上述第一似然与上述其它类别的似然中的最高的上述第二似然的比较结果，来计算权重。

3.根据权利要求1或2所述的机器学习装置，其中，

上述权重计算部还基于上述第一似然与上述第二似然的差分，来计算上述权重。

4.根据权利要求3所述的机器学习装置，其中，

上述权重计算部通过将上述第一似然与上述第二似然的差分值p以及规定值γ代入至下述式(1)，来计算权重W，

W＝－(1－p)^γlog(p)……(1)。

5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的机器学习装置，其中，

上述权重计算部还在上述第二似然大于上述第一似然的情况下，将比在上述第一似然大于上述第二似然的情况下计算的权重大的值设定为权重。