MACHINE LEARNING DEVICE, MACHINE LEARNING SYSTEM, MACHINE LEARNING METHOD AND MACHINE LEARNING PROGRAM

To provide a technique of machine learning using a convolutional neural network according to practical computational cost and security levels required by users.SOLUTION: A machine learning device comprises a data acquisition part for acquiring image data, and a machine learning calculation part executing calculation processing using a convolutional neural network based on the image data, where the convolutional neural network consists of a plurality of layers. The machine learning calculation part includes a cryptographic processing part for calculating in a cryptographic execution area by homomorphic encryption, a plain text processing part for calculating in a plain text execution area, and a reception part for receiving layer designation information for designating an N-th layer, the layer halfway from an input layer toward an output layer of the convolutional neural network. The cryptographic processing part executes calculation from the input layer to the N-th layer, and the plain text processing part executes calculation from an (N+1)th layer to the output layer.SELECTED DRAWING: Figure 7 【課題】ユーザの求める実用的な計算コストとセキュリティレベルに応じた、畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習の技術を提供する。【解決手段】機械学習装置は、画像データを取得するデータ取得部と、画像データに基づいて、畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行う機械学習計算部とを備え、畳み込みニューラルネットワークは複数の層から構成され、機械学習計算部は、準同型暗号による暗号実行領域において演算する暗号処理部と、平文実行領域において演算する平文処理部と、畳み込みニューラルネットワークの入力層から出力層に向けての途中の層である第Ｎ層を指定する層指定情報を受け付ける受付部とを有し、暗号処理部は、入力層から第Ｎ層までの演算を実行し、平文処理部は、第（Ｎ＋１）層から出力層までの演算を実行する。【選択図】図７