近傍事例集合の分布密度を用いたMultiple-Instance学習
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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1対1に対応付けられているが,現実のアプリケーションでは,1対1のラベル付けは不可能な場合がある.Multiple-Instance学習はこのような状況の問題を取り扱うために考案された学習手法である.Multiple-Instance学習では,ラベルは個々の事例にはつかず,事例集合にのみつく.このため,通常の教師あり学習より制約が弱く,多くの問題を扱えるようになる.逆に,学習は困難な問題となる.本論文では,「近傍事例集合密度による正事例らしさ」と「事例集合の領域定義」の2つを組み合わせた手法を提案する.具体的には,事例集合ごとに各事例の正事例らしさを求め,それらを用いた事例集合の領域の重ね合わせによって,正事例が多く含まれうる領域を求める.さらに,この領域の重なりから事例集合のラベル推定を行う手法を提案する.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有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-15
著者
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