【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理装置、信息处理方法和程序
[0001]本专利技术涉及信息处理装置、信息处理方法和程序，更具体地，涉及用于选择学习模型的技术。
技术介绍
[0002]在机器学习中，通过对学习数据的学习来形成学习模型。如果学习数据集的数据内容不同，则形成具有不同特征的模型。当使用如上所述的多个不同的学习数据集来学习多个模型时，必须根据识别目标选择合适的模型。
[0003]PTL 1公开了一种技术，通过该技术，选择如下模型作为要在识别中使用的模型，所述模型通过使用具有与包括识别目标图像的成像位置和成像角度的成像条件相似的成像条件的图像进行学习。
[0004]此外，通过使用由各种数据形成的学习数据集学习的模型通常能够应对各种识别目标数据。另一方面，通过使用由有限数据形成的学习数据集学习的模型只能应对变化微小的识别目标数据。然而，该模型可以以比使用各种数据学习的模型的性能更高的性能来识别具有包含在学习数据集中的条件的识别目标数据。因此，如果存在通过不同学习数据集而获得的多个模型，则希望选择尽可能与识别目标数据的属性相匹配且通过...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置包括：第一获取部，其用于获取关于学习数据的信息，在用于识别输入数据的多个预学习模型中的各预学习模型的学习中使用所述学习数据；第二获取部，其用于获取指示识别目标数据的属性的信息；以及模型选择部，其用于基于所述识别目标数据的属性与在多个模型中的各模型的学习中使用的所述学习数据的属性之间的匹配度，并基于在所述多个模型中的各模型的学习中使用的所述学习数据的属性的多样性，从所述多个模型中选择要在对所述识别目标数据的识别中使用的模型。2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，模型选择部选择通过使用具有包括所述识别目标数据的属性的属性的学习数据而学习的模型。3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其特征在于，模型选择部进一步基于多样性从基于匹配度选择的模型中选择不少于一个模型。4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其特征在于，多样性由所述学习数据的属性的数量来表示。5.根据权利要求3或4所述的信息处理装置，其特征在于，模型选择部从基于匹配度选择的模型中选择通过使用多样性小的学习数据学习的模型。6.根据权利要求3或4所述的信息处理装置，其特征在于，模型选择部从基于匹配度选择的模型中选择通过使用多样性大的学习数据学习的模型。7.根据权利要求1至6中任一项所述的信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置还包括：显示控制部，其用于控制显示单元显示所述识别目标数据的属性和由模...
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