リジェクトを考慮した競合学習のための最小識別リスク規準
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概要
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競合学習のための最小識別リスク規準を提案する。通常、学習は誤識別率の最小化を目的として行われることが多いが、誤識別率の最小化が必ずしも識別性能の最適化と一致しないことと、最急降下法との相性が悪いという二つの問題があった。誤識別率の代わりに、エラーだけでなくリジェクトによる損失も考慮に入れた平均識別リスクを用いるとリジェクトを含めた総合的な識別性能の定量化が行え、その最適化のために用いる損失関数もクラスの事後確率に基づいて自動的に決定される。このため、本論文で提案する学習手法は、パラメータ調節のための試行錯誤を必要としない。手書き数字を用いた実験では、提案手法は従来手法と比べ、学習の収束速度と識別性能の点で優れているという結果が得られた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
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