パラレルブースティングによるカーネルマシンを用いたアンサンブル学習

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概要

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本研究では複数のカーネルマシンを用いたアンサンブル学習の手法を提案する。この手法は、全学習データの一部だけを用いて学習した複数のカーネルマシンを、ある目的関数を最適化するように組み合わせ答えを出す。目的関数としては、一般的な(学習がアップデートする)ブースティングの手法に用いる二種類の目的関数、すなわち指数評価(exponential criterion)と最尤評価(maximum likelihood criterion)を使う。さらに、マシンを組み合わせる際の各ウェイトに制約(convexity constraint)をつける場合の効果について議論する。膨大なデータを学習する場合、我々の提案するアンサンブルマシンは一個のサポートベクターマシン(SVM)より計算時間を大幅に削減できる。さらに、分類問題に対する数値実験によって、アンサンブルマシンが一個のサポートベクターマシンに匹敵する良い性能を持つことを示す。
2002-10-10

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