最適汎化のための射影学習族の追加学習
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概要
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与えられた訓練データに対して学習が完了した後,更に高い汎化能力を獲得するために,新しい訓練データを追加する場合を考える.このような場合,これまでに用いた訓練データと新しく追加する訓練データすべてを用いて最初から学習をやり直す一括学習よりも,以前の学習結果を利用する追加学習の方が効率がよい.これまでに,一括学習と全く同じ学習結果が得られる追加学習法が,射影学習の評価基準のもとで提案されている.本論文では,このような追加学習法を,射影学習,部分射影学習,平均射影学習など,無限に多くの種類の学習を含む射影学習族に対して提案する.そして,射影学習に対する追加学習で得られている多くの性質が,射影学習族に対する追加学習に対しても成立することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-26
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
-
西 栄治
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
杉山 将
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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