信頼度変換に基づく識別器複合化の研究(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
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概要
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本報告では,信頼度変換に基づく識別器複合化手法について述べる.この手法は,まず3種類のScaling関数と3種類の信頼度タイプを使い,各識別器の出力を統一した信頼度に変換する.そして,定められた複合化ルールに従って各識別器の信頼度を1つにまとめる.複合化ルールは,固定ルール(sumルール等)及び学習ルール(様々なパラメータ推定手法を用いての線形識別器,荷重結合)の2種類である.手書き数字を対象した認識実験により,次の3つの知見を得た。一つは信頼度変換が固定ルール及び学習ルールの双方に対して効果的であること.二つ目は複合化ルールの比較実験により,学習ルールは多くの場合で固定ルールより優れ,特に弱い識別器が混在した識別器群では学習ルールの効果が顕著であること.最後の知見は,線形識別器を使った複合化では線形SVMが最高の識別性能を示し,荷重結合は線形SVMとほぼ同等の性能であることが分かった.
- 2003-10-17
著者
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