[发明专利]解析装置、解析方法以及解析程序

说明书

本发明提供预测利用多个算法进行了学习处理时的学习模型的性能的解析装置、解析方法以及解析程序。解析装置(10)使用通过将表示针对规定问题设定的第一损失函数的全局形状的第一形状信息和学习模型的性能作为学习数据的监督学习生成的预测模型，并根据针对新问题设定第二损失函数的全局形状的第二形状信息，针对多个算法分别预测以减小第二损失函数的值的方式执行学习模型的机器学习时的学习模型的性能。

技术领域

本发明涉及解析装置、解析方法以及解析程序。

背景技术

近年来，不断尝试在各种问题中应用所谓的人工智能。例如，在下述专利文献1中，记载了以用于解决各种现实情况中的问题为目的的模型选择装置。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2019-220063号公报

发明内容

发明所要解决的技术问题

但是，用于进行学习模型的学习处理的算法已知有多种，如果不根据问题适当地选择学习处理的算法，则有时无法充分地发挥学习模型的性能。通常是根据设定学习模型的人的经验对规定的问题使用规定的算法，不存在进行所选择的算法是否适当的性能评价的方法。

因此，本发明提供预测以多个算法进行了学习处理时的学习模型的性能的解析装置、解析方法以及解析程序。

用于解决课题的技术方案

本发明的一方式涉及的解析装置具备：学习部，使用多个算法，以缩小针对规定的问题设定的第一损失函数的值的方式分别进行规定的学习模型的机器学习；计算部，根据所述机器学习，针对每个算法计算表示第一损失函数的全局形状的第一形状信息和学习模型的性能；获取部，使用多个算法中的至少任意一个由学习部执行使针对新问题设定的第二损失函数的值变小这样的机器学习，获取表示由计算部算出的第二损失函数的全局形状的第二形状信息；以及预测部，使用通过将第一形状信息和学习模型的性能作为学习数据的监督学习而生成的预测模型，根据第二形状信息，针对多个算法分别预测以减小第二损失函数的值的方式执行学习模型的机器学习时的学习模型的性能。

根据本方式，可以通过使用多个算法中的至少一个算法执行学习模型的机器学习，从而预测使用其他算法执行学习模型的机器学习时得到的学习模型的性能。

根据本发明，能够提供预测利用多个算法进行了学习处理时的学习模型的性能的解析装置、解析方法以及解析程序。

附图说明

图1是表示本发明的第一实施方式涉及的解析装置的功能块的图。

图2是表示该实施方式涉及的解析装置的物理构成的图。

图3是表示通过该实施方式涉及的解析装置进行了学习处理的学习模型的性能的图。

图4是表示通过该实施方式涉及的解析装置计算出的形状信息的图。

图5是表示通过该实施方式涉及的解析装置计算出的学习数据的图。

图6是通过该实施方式涉及的解析装置执行的预测处理的流程图。

图7是通过该实施方式涉及的解析装置执行的预测模型生成处理的流程图。

图8是表示通过该实施方式涉及的解析装置进行了学习处理的学习模型的性能的图。

图9是表示通过该实施方式涉及的解析装置显示的超参数调整画面的图。

图10是通过该实施方式涉及的解析装置执行的预测处理的流程图。

图11是表示第二实施方式涉及的解析装置的功能块的图。