INFERENCE METHOD, INFERENCE DEVICE AND TRAINING METHOD USING NEURAL NETWORK

• Main Authors: CHANG HYUN-SUNG, SON MINJUNG
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 19.04.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

To provide an inference method, an inference device and a training method using a neural network, which relatively reduce a load applied to a neural network in comparison to a case of restoring the entire training data, and further improve generalization in an important region of training data.SOLUTION: A method comprises receiving input data S210, and determining information inferred from input data based on state information that activates a neural network in response to the input data S220. An embedded vector, which is generated by encoding the input data with at least part of the neural network, contains information that restores a first subregion in the input data with a first accuracy and a second subregion in the input data with a second accuracy. The first subregion is adaptively determined corresponding to at least one of the inferred information and the state information.SELECTED DRAWING: Figure 2 【課題】トレーニングデータ全体を復元することに比べて、神経網に与えられる負荷を相対的に減少させる一方、トレーニングデータの重要領域における汎化性を向上させる神経網を用いた推論方法、推論装置及びトレーニング方法を提供する。【解決手段】方法は、入力データを受信しＳ２１０、入力データに反応して神経網が活性化する状態情報に基づいて、入力データから推論された情報推論された情報を決定するＳ２２０。神経網の少なくとも一部を用いて入力データを符号化することで、生成される埋め込みベクトルは、入力データ内の第１部分領域を第１正確度で復元し、入力データ内の第２部分領域を第２正確度で復元する情報を含む。第１部分領域は、推論された情報及び状態情報のうち少なくとも１つに対応して適応的に決定される。【選択図】図２