情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

様々な認識課題において深層学習手法が従来手法を超える認識精度を達成している．深層学習手法は高い表現能力を持つため，学習器の汎化性能の向上に大量の教師ラベル付きデータ(教師データ)が必要である．本研究ではこの問題を解決するために，小規模の教師データと大規模のラベル未付与データから，自動的にラベル未付与データへ教師ラベルを付与する教師データ生成という枠組みを扱う．既存手法には，距離学習とグラフベース半教師あり学習器で構成される深層距離学習手法があるが，距離学習段階においてラベル未付与データが活用されていない．本研究では，教師なし学習を距離学習段階に導入した深層距離学習手法を提案し，教師データ生成課題で既存手法の性能が改善されることを示す．