Conditional Quantile に関するヒントを用いたニューラルネットワークの汎化に関する一提案
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概要
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本稿では,ニューラルネットワーク(以後NN)による回帰分析において汎化性を向上させるための方法を提案する.基本的なアイデアは,ロバスト統計の方法をヒント付き学習の枠組を利用することによってNNに取り入れることである.具体的には,さまざまな条件付き分位点(Conditional Quanile)をヒントとして学習することによって,回帰分析本来の目的である条件付き平均の推定を安定化させ,汎化性を向上させる.数値実験によって,本手法の有効性を検討するとともに,一般的な汎化性向上技術であるWeight Decayとの比較を行った結果を報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-12-06
著者
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