AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「少ないラベルでも精度が出る手法がある」と聞きまして、少数ショットって本当に現場で使えるんでしょうか。うちみたいな中小製造業で投資対効果を考えると、正直ピンと来ないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、少数ショット学習（Few-shot Learning; FSL; 少数事例学習）は投資を抑えつつ性能を出す工夫の集合です。今日お話しする論文は、超スペクトル画像（Hyperspectral Image; HSI; 超スペクトル画像）の現場で、少ないラベルでも境界付近の判定ミスを減らす工夫を示していますよ。
境界付近のミスというのは、例えば材料の端や製品の境界部分で誤検出が出る、というイメージでしょうか。それはセンサー運用でよく見る問題なので、聞き覚えがあります。
その通りです。論文は、プロトタイプネットワーク（Prototype Network; PN; プロトタイプネットワーク）を骨格に、トランスフォーマー（Transformer; トランスフォーマー）で画素間の関係を学ばせ、さらにTransMixという混合手法で境界想定の合成パッチを作って学習する手法を提示しています。要点は「難しい境界ケースを増やして学習させる」という戦略です。
なるほど。それを聞くと「要するに難しいケースを人工的に作って鍛える、だから現場でぶつかったときも強い」ということですか。これって要するに難しいデータを増やすデータ作戦ということ？
その理解は非常に良いですよ。ポイントを3つにまとめると、1) 実際に誤りが出やすい境界パッチを意図的に合成して学習データを増やす、2) トランスフォーマーで画素ごとの重要度を取り出し、その重みでラベルも混合して合成ラベルを作る、3) プロトタイプネットワークで少ないラベルからクラス代表を作って分類する、の3点です。これでロバストネスが上がる設計になっています。
導入コストや実装の難しさが気になります。うちの現場だとセンサーデータの前処理やパッチ切り出しも人手が多い。現場にフィットさせるにはどんな準備が必要でしょうか。
良い質問です。現場導入の観点では、1) ラベル付けは少数で済むが代表的なサンプルは慎重に選ぶこと、2) パッチ処理やデータパイプラインは自動化して運用負荷を下げること、3) 合成データの効果を小規模検証で確認してから段階展開すること、この3点を提案します。小さく始めて投資対効果を確認するやり方が現実的です。
わかりました。要するに、まずは代表的なラベルを少しだけ用意して、パイプラインを作ってから合成パッチで頑張らせるという順番ですね。最後に、私が現場で説明するために一言で要点をまとめるとどう言えばいいですか。
安心してください。会議向けの言い回しはこうです。「少数の代表ラベルで学習しつつ、境界想定の合成データで弱点を潰す。これによりラベル費用を抑えつつ境界での誤判定を減らせる」。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。自分の言葉でまとめますと、少ないラベルでも実務で問題になる境界部分を人工的に作って学習させることで、初期投資を抑えつつ実用的な精度を狙える、という点が肝心だ、という理解で間違いありませんか。
