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제1항에 있어서,상기 유사도 그래프는,코사인 유사도 그래프인,다중 레이블 분류 방법.

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이미지 및 상기 이미지의 부분 레이블 데이터를 수신하는 동작;상기 이미지를 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 이미지의 특징 벡터를 획득하는 동작;상기 이미지의 특징 벡터 및 상기 이미지의 부분 레이블 데이터에 기초하여 제1 행렬을 생성하는 동작;상기 제1 행렬을 오토 인코더에 입력함으로써 상기 이미지의 추정 레이블 데이터를 포함하는 제2 행렬을 획득하는 동작; 및상기 이미지 및 상기 제1 행렬에 기초하여 상기 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 상기 오토 인코더를 공동으로 학습시키는 동작을 포함하고,상기 공동으로 학습시키는 동작은,상기 부분 레이블 데이터에 기초하여 제1 손실 함수를 계산하는 동작;복수의 이미지 간의 유사도를 나타내는 유사도 그래프를 상기 추정 레이블 데이터에 기초하여 생성하는 동작;상기 유사도 그래프에 기초하여 제2 손실 함수를 계산하는 동작; 및상기 추정 레이블 데이터 및 상기 제2 행렬에 포함된 추정 특징 벡터에 기초하여 제3 손실 함수를 계산하는 동작을 포함하는, 다중 레이블 분류 방법.

제1항에 있어서,상기 이미지는,복수의 객체 클래스에 매칭되는 객체를 포함하고,상기 부분 레이블 데이터는,상기 복수의 객체 클래스의 일부만이 레이블된 데이터이고,상기 추정 레이블 데이터는,상기 복수의 객체 클레스가 전부 레이블된 데이터인,다중 레이블 분류 방법.

제1항에 있어서,상기 제1 행렬을 생성하는 동작은,상기 제1 행렬의 하나의 열에 상기 특징 벡터와 상기 부분 레이블 데이터를 순차적으로 입력하는 동작을 포함하는, 다중 레이블 분류 방법.

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제1항에 있어서,상기 공동으로 학습시키는 동작은,상기 제1 손실 함수, 상기 제2 손실 함수, 및 상기 제3 손실 함수에 기초한 제4 손실 함수를 계산하는 동작; 및상기 제4 손실 함수를 최소화하도록 상기 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 상기 오토 인코더를 공동으로 학습시키는 동작을 더 포함하는, 다중 레이블 분류 방법.

하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제3항, 제7항, 및 제9항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 인스트럭션을 실행시키기 위한 프로세서를 포함하고,상기 인스트럭션이 실행될 때, 상기 프로세서는,이미지 및 상기 이미지의 부분 레이블 데이터를 수신하고,상기 이미지를 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 이미지의 특징 벡터를 획득하고,상기 이미지의 특징 벡터 및 상기 이미지의 부분 레이블 데이터에 기초하여 제1 행렬을 생성하고,상기 제1 행렬을 오토 인코더에 입력함으로써 상기 이미지의 추정 레이블 데이터를 포함하는 제2 행렬을 획득하고,상기 이미지 및 상기 제1 행렬에 기초하여 상기 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 상기 오토 인코더를 공동으로 학습시키고,상기 부분 레이블 데이터에 기초하여 제1 손실 함수를 계산하고,복수의 이미지 간의 유사도를 나타내는 유사도 그래프를 상기 추정 레이블 데이터에 기초하여 생성하고,상기 유사도 그래프에 기초하여 제2 손실 함수를 계산하고,상기 추정 레이블 데이터 및 상기 제2 행렬에 포함된 추정 특징 벡터에 기초하여 제3 손실 함수를 계산하는,다중 레이블 분류 장치.

제11항에 있어서,상기 이미지는,복수의 객체 클래스에 매칭되는 객체를 포함하고,상기 부분 레이블 데이터는,상기 복수의 객체 클래스의 일부만이 레이블된 데이터이고,상기 추정 레이블 데이터는,상기 복수의 객체 클레스가 전부 레이블된 데이터인,다중 레이블 분류 장치.

제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 행렬의 하나의 열에 상기 특징 벡터와 상기 부분 레이블 데이터를 순차적으로 입력하는,다중 레이블 분류 장치.

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제11항에 있어서,상기 유사도 그래프는,코사인 유사도 그래프인,다중 레이블 분류 장치.

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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 손실 함수, 상기 제2 손실 함수, 및 상기 제3 손실 함수에 기초한 제4 손실 함수를 계산하고,상기 제4 손실 함수를 최소화하도록 상기 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 상기 오토 인코더를 공동으로 학습시키는,다중 레이블 분류 장치.