最悪学習曲線の上限 : 実用的評価を目指して
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概要
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本論文では、平均的な学習アルゴリズムが有限個の事例で学習を行う場合に最悪となる学習曲線を評価する必要性を述べ、とくにill-posed学習アルゴリズムの平均と最良と最悪の学習曲線の解析を行う。この学習アルゴリズムは最悪ではないが、Gibbs学習アルゴリズムよりも汎化性能において劣り、しかも最悪に学習する際には実用的に最悪な学習アルゴリズムの良いモデルとなる。このため実際に学習を行う場合における最悪な汎化性能について従来の表示空間全体で最悪値をとるVC次元解析とは異なる新たな視点を導入する。理論はperceptronのシミューレーシュンにより確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-24
著者
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