自己学習器は今までも研究されてきたテーマだが、既存手法は計算量、メモリ使用量の面で課題があった。そんな中で、オブジェクトの回転に注目した特徴量学習が高い性能を発揮したが、現実世界ではあらゆるオブジェクトに回転決定性があるわけではない。本研究では、回転識別タスクとインスタンス識別タスクを分離した新たな自己学習器を提案する。