パターン認識における予測分布の偏りに関する一考察(パターン認識)
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概要
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学習用サンプルから分布を推定する際,未知パラメータを定数として推定する最ゆう推定に対し,未知パラメータを確率変数とするベイズ推定がある.ベイズ推定を用いたパターン認識は,クラス間でサンプル数が等しい場合は有効であるが,等しくない場合にはゆう度の偏りのために認識性能が向上しないことが指摘されている.クラス間でサンプル数が異なる場合のパターン認識ではゆう度の偏りに差が生じ,この偏りの差が認識性能を悪化させていると考えられる.本論文では,ゆう度の偏りを補正することで認識性能が改善できると考え,予測分布の偏りを理論的に導き,厳密解を与える.予測分布の偏りの理論式が得られたことにより,ゆう度の補正が可能となる.実際にゆう度の補正法を提案し,これにより認識性能が改善することを検証する.更に本論文で導く理論式から,これまで経験的に得られた知見の理論的根拠を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-01
著者
-
大町 真一郎
東北大学大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学 大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
岩村 雅一
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学大学院 工学研究科
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