ロバストなブースティングと損失関数(<特集>学習理論)
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概要
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ブースティング法は弱学習機を多数結合させることで,強力な判別機を構成するための学習法である.典型的なブースティング法であるアダブーストは広く応用されているが,外れ値などを含んだデータに対しては非常に不安定であることが指摘されている.本稿では,ロバストなブースティング法を実現するための損失関数を数理統計学の観点から導出する.さらにミスラベルと外れ値が混在する状況において,安定した推定をおこなうためのブースティング法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-07-19
著者
-
江口 真透
統計数理研究所数理・推論研究系・総合研究大学院大学統計科学専攻
-
村田 昇
早稲田大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
江口 真透
統計数理研究所
-
金森 敬文
東京工業大学
-
竹之内 高志
統計数理研究所
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大
-
江口 真透
統計数理研, 総合研究大
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