最適汎化のための射影追加学習
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概要
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与えられた訓練データに対して学習が完了した後, 更に高い汎化能力を得るために, 新しい訓練データを追加する場合がある.このような場合, これまでの学習結果を利用して新しく追加される訓練データを学習すれば効率がよい.このような学習方式は, 一般に追加学習とよばれている.本論文では, 射影学習の評価基準を用いて, 雑音が存在する場合の射影追加学習を提案し, 計算に必要な記憶容量, 計算量ともに射影一括学習より軽減できることを示す.ここで注意すべきことは, 射影追加学習で得られる結果が, 全訓練データから射影一括学習で得られる結果と全く同じになることである.最後に, 訓練データの有効性の判定条件を与え, 有効でない訓練データを棄却することにより, 更に計算効率を高めることができることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-20
著者
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