ある農業機械メーカーが、葉の画像から作物の病害を判定するモデルを作っている。専門家がラベルを付けた画像は2,000枚、ラベルのない画像は10万枚ある。ラベルのない画像も生かすため、疑似ラベルを用いた半教師あり学習を行う。その進め方として、最も適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
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解説
正解A
ポイント
疑似ラベルでは、確信度の高い予測だけをラベルとして使うことで、誤ったラベルが誤りを強める確証バイアスを抑えます。
選択肢ごとの解説
- A
適切 ◯ 正解
疑似ラベルの基本的な手順です。確信度の高い予測に絞ることで、誤ったラベルが混ざる割合を抑えます。再学習したモデルで疑似ラベルを付け直し、これを繰り返すこともあります。
- B
不適切
誤った疑似ラベルで再学習すると、モデルは自分の誤りをさらに強く学び、誤りが固定されていきます（確証バイアス）。誤りが打ち消し合う保証はないため、確信度で絞るなどの工夫が必要です。
- C
不適切
疑似ラベルはモデル自身の予測なので、それを正解として評価すると性能を過大に見積もります。評価には、専門家が正しいラベルを付けた、学習に使っていないデータを使います。
- D
不適切
確信度の低い予測は誤りを含みやすく、それを正解として再学習すると誤りを強めてしまいます。確信度の低いデータを優先して選ぶのは、人がラベルを付けるデータを選ぶ能動学習の考え方です。疑似ラベルでは逆に、確信度の高い予測を選びます。
試験での狙われ方
半教師あり学習の定義に加え、ラベルのないデータをどう使うか、何に注意するかを業務の場面で問う形が考えられます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目31 転移学習・ファインチューニング） 2026年10月31日閲覧
- Sohn et al., FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence (2020) 2026年10月31日閲覧
- Arazo et al., Pseudo-Labeling and Confirmation Bias in Deep Semi-Supervised Learning (2019) 2026年10月31日閲覧