概念学習における学習曲線の評価
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概要
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本論文では、概念学習における学習曲線を評価するために仮説検定不等式を直接適用する近似手法を導入し、学習アルゴリズムの学習曲線の解析を行う。このため、最悪ではないが、Gibbs学習アルゴリズムよりも汎化性能において劣り、しかもoverfitting問題に関する評価に適するill-posed学習アルゴリズムを導入し、解析を行う。本文における学習曲線の上界の評価においてはVC次元ではなく、ネットワーク上でのパラメーター数以下の値を持つ係数(Regular Interpolation Dimension)が現れる。このためVC理論よりも良い上界となり、しかも、統計物理的な手法よりも一般的な結果が得られる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-10-28
著者
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