Boostingの過学習とその回避(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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AdaBoostの有する高い汎化能力は,Support Vector Machineで導入されたmarginの概念を適用することで解明されている.しかしながら,この汎化能力の高さは,学習データ中に誤分類や非常に大きい雑音を含んだデータがない場合に限られるものである.誤分類や大きい雑音を含む場合,AdaBoostは高い汎化能力を実現できないことが実験的に示されている.また,これらの結果はmarginの改善という視点から,Schapireらの研究によって理論的な裏付けが行われている.本論文では,Schapireらの議論に基づき,AdaBoostの起こす過学習を避けるため,AdaBoostが最小化する目的関数に正則化項を導外した新たなアルゴリズムAdaBoost_<Reg>,ν-Arc,ν-Boostを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
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