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龙图腾网获悉欧姆龙株式会社申请的专利模型生成装置及其方法、分类装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116964601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202280014168.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型生成装置及其方法、分类装置及介质是由日向匡史;田中芽衣设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型生成装置及其方法、分类装置及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种模型生成装置及其方法、分类装置及介质。本发明的一方面的模型生成装置通过使用训练完毕的编码器，获取在特征空间上与多个训练样本中的两个以上的训练样本对应的两个以上的样本点，并依据规定的指标来导出从所获取的各样本点所算出的距离的合计成为最大的线性和，通过使用训练完毕的解码器，生成与所导出的线性和的特征量对应的解码样本作为新的训练样本。

本发明授权模型生成装置及其方法、分类装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型生成装置，包括： 数据获取部，构成为获取多个第一数据集，所述多个第一数据集分别包含训练样本及正解标签的组合，且所述数据获取部中， 所述训练样本为映照有对象物的图像样本， 所述训练样本包含特征， 所述特征的类别与映照在所述图像样本中的所述对象物的种类相关， 所述正解标签构成为表示所述训练样本中所含的所述特征所属的类别； 第一训练处理部，构成为，使用所获取的所述多个第一数据集中所含的多个训练样本实施编码器及解码器的机器学习，且所述第一训练处理部中， 所述编码器构成为将样本转换为特征量， 所述解码器构成为，根据所述特征量来解码出所述样本， 所述编码器及解码器的机器学习包含下述处理，即，训练所述编码器及解码器，以使得由所述编码器将所述各训练样本转换为特征量，且由所述解码器根据所获得的各特征量所解码出的样本符合所述各训练样本； 转换部，构成为，使用训练完毕的所述编码器，将所述多个训练样本中的两个以上的训练样本分别转换为特征量，由此获取特征空间上的、与各训练样本分别对应的两个以上的样本点； 点指定部，构成为，在所述特征空间上依据规定的指标而导出线性和，所述线性和是所获取的所述两个以上的样本点的线性和，且是从所述各样本点所算出的距离的合计成为最大的线性和； 样本生成部，构成为，通过使用训练完毕的所述解码器，生成与所述线性和的特征量对应的解码样本作为新的训练样本； 标签赋予部，构成为，对所述新的训练样本赋予新的正解标签，由此生成第二数据集，所述新的正解标签构成为表示所生成的所述新的训练样本中所含的特征所属的类别；以及 第二训练处理部，构成为，使用所述多个第一数据集以及所生成的一个以上的所述第二数据集来实施分类模型的机器学习，且所述第二训练处理部中， 所述分类模型的机器学习包含下述处理，即，关于所述各数据集来训练所述分类模型，以使得由所述分类模型对所述训练样本中所含的所述特征所属的类别进行分类的结果符合所述正解标签， 其中所述对象物为产品，所述特征的类别与所述产品中所包含的缺陷的种类相关。

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