ベイズ法による種々の正則化項のパラメータ推定
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概要
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ニューラルネットワークの学習において, 過剰学習を避けるために正則化項がよく用いられる. この正則化項が過大な荷重を抑制し, 過剰学習を避けるのに効果的であるためである. 正則化項としてPlautらによって提案された, Gaussian regularizerと呼ばれる結合荷重の自乗和を用いる方法がもっぱら使用されている. また, 正則化項を使用するにあたって, 問題点の一つに正則化項のパラメータの決定がある. 本論文では正則化項に忘却つき構造学習で用いられる, Laplace regularizerと呼ばれる結合荷重の絶対値和を取り上げ, 両者の正則化項のパラメータをベイズ推定より求め, 比較を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-18
著者
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