近傍事例集合の分布密度を用いたMultiple-Instance学習(セッション4)
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概要
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通常の教師あり学習では事例とラベルが一対一に対応づけられているが,現実のアプリケーションでは,一対一のラベル付けが不可能な場合がある.このような問題に対処するために,事例の集合にのみラベルを付与する学習問題がMultiple-Instance学習である.Multiple-Instance学習は,個々の事例にラベルが付与されていないため,通常の教師あり学習よりあいまいな表現が可能である,逆に分類は困難な問題となる.本稿では,この問題を解くために既存のMultiple-Instance学習手法を組み合わせて,重み付けとアンサンブルを用いた手法を提案する.重みは近傍の正例集合密度から計算し,アンサンブルは,各正例集合ごとに,正例集合の事例と全ての負例集合の事例から作られる弱学習器によって行う.最後に,人工データとベンチマークデータセットによって提案手法の特徴を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-09-03
著者
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