リジェクトを考慮した場合の最小識別誤り学習法の提案
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概要
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GPD法に基づく最小識別誤り学習法では誤識別率を最小にするように識別関数の学習を行うが、リジェクトが考慮されたより実用的な場合の学習法は明らかではなかった。そこで本報告では、リジェクト判別関数と識別関数を結合させることにより、任意のリジェクト条件の下で誤識別とリジェクトに伴う損失を同時に最小化する学習アルゴリズムを示す。また、予め与えられた識別関数とこれに対して求められた最適なリジェクト判別関数との組合せからなる識別器よりも、本アルゴリズムにより学習された最適な結合識別関数に基づく識別器は識別性能が優れていることを実験により示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-02-20
著者
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