アンサンブル学習の解析と拡張
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概要
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汎化能力向上の目的から, 個々に学習された複数の学習機械の出力を適当に重み付けしたものを予測値として用いるというアンサンブル学習が提案されている. 本論文ではこの学習法の特性を, 負の対数ゆう度関数を損失関数とする枠組みを用いて解析する. また, この枠組みを拡張し, アンサンブル学習を意味づける.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-01
著者
-
内田 真人
九州工業大学ネットワークデザイン研究センター
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科
-
内田 真人
NTTサービスインテグレーション基盤研究所
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
塩谷 浩之
北海道大学大学院工学研究科
-
伊達 惇
北海道大学
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
伊達 惇
北海道大学工学部
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