多クラスサポートベクターマシンにおけるパラメータの分割自動最適化手法
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概要
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ガウシアンカーネルを用いたサポートベクターマシン(SVM)には識別器を決定する2種類のパラメータが存在する.単独のSVMに対するこれらのパラメータの調整方法として,識別器の認識率を比較して最適なパラメータを求める手法がいくつか提案されている.しかし,多クラスSVMにおいても単独のSVMに対する最適化をそのまま適用することが一般的であり,多クラスSVMでの認識率を比較して最適化を行うと大規模な問題を扱う場合などに最適化にかかる時間が膨大になってしまう.そのため,多クラスSVMを構成する各SVMを分割して考え,個別にパラメータ最適化を行うことを提案した.これにより多クラスSVM全体での最適化を行う場合に比べ,認識率を保ったまま最適化を行う際の計算時間を削減でき,また最終的なサポートベクター数を減らすことができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
坪田 啓太
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
サトリヨ・ヌグロホ アント
中京大学生命システム工学部
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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