パターンの変動を考慮した階層型ニューラルネットワークの汎化能力改善学習法
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概要
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階層型ニューラルネットワークを構成する際には, 未学習の入力に対してどれだけ妥当な出力を与えることができるかという汎化能力が重要となる. 汎化能力を改善する方法の一つとして, 特にパターン認識に応用する場合には訓練パターンにある種の変動が加わっても同じ出力を生成するネットワークを構成することがあげられる. そこで本稿では, 出力に影響を与えない入力パターンの変動を仮定した上で, そのような変動が加わった入力パターンに対して同じ出力を生成するネットワークを構成するための学習法を提案する. 数値実験では類似手法との学習能力の比較, 更に実データの認識問題に適用して本手法による汎化能力改善の有効性の検証を行う.この実験では, 主成分分析を利用してパターンの変動を決定した場合の結果を示す.
- 2001-03-15
著者
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