交差検証誤差逆伝播法によるランク縮小
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概要
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本稿では,交差検証法(Cross-Validation)に基づく汎化誤差の推定量を最小化するように学習する,ニユーラルネットの学習法を提案する.線形ニューラルネットに適用した結果,通常の誤差逆伝播法やEarly-Stopping,ベイズ推定よりも良い近似性能を示したこと,真の関数のランクが小さいときに,大きなランクの学習モデルによって小さなランクの学習モデルと同様の学習結果が得られたこと,通常の誤差逆伝播法において観察される学習の停滞が提案手法においても観察されたこと,真の関数がほぼ識別不能な場合にも良好な推定性能が得られたことを報告する.
- 2007-12-15
著者
-
新田 克己
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
関野 正志
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
新田 克己
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科 知能システム科学専攻
-
新田 克己
東京工大 大学院総合理工学研究科
-
新田 克己
東京工業大学
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