NLP2000-32 / NC2000-26 標本点とモデルの同時最適化
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概要
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教師付き学習で高い汎化能力を獲得するためには, 標本点とモデルの選び方が重要である.最適な汎化能力が獲得できるように標本点, モデルを決める問題はそれぞれ能動学習, モデル選択と呼ばれ, これまで独立に研究されてきた.もし標本点とモデルを同時に最適化することができれば, より高い汎化能力を獲得できると期待される.しかしながら, 既存の能動学習法で標本点を決めるためにはモデルを固定しなければならず, 逆に既存のモデル選択法でモデルを選ぶためには標本点を固定しなければならない.従って, 従来の能動学習とモデル選択の手法を単に組み合わせるだけでは一般に標本点とモデルを同時に最適化する事はできない.ところで, もしモデル選択の対象となる全てのモデルに対して最適な標本点が存在すれば, 既存の手法を用いて標本点とモデルを同時に最適化する事ができる.本論文では, そのような全てのモデルに対して最適な標本点が実際に存在することを示し, 標本点とモデルを同時に最適化する手法を与える。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-16
著者
-
杉山 将
東京工業大学計算工学専攻
-
小川 英光
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
杉山 将
東京工業大学
-
小川 英光
東レエンジニアリング(株)エレクトロニクス事業本部開発センター
-
小川 英光
東京工業大学工学部情報工学科
-
杉山 将
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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