変分ベイズ学習におけるハイパーパラメータの汎化誤差への影響について(確率モデル,統計,学習,神経ダイナミクス,一般)
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概要
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隠れ変数とパラメータの同時確率分布を平均場近似する学習方法を変分ベイズ学習法という。混合正規分布のように指数型分布族の混合によって定義される学習モデルにおいては、平均場近似は繰り返し代入手続きに帰着し、高速な学習アルゴリズムを与える。変分ベイズ学習は、ハイパーパラメータの変化に関して相転移構造を持つことが明らかにされているが、相転移が汎化誤差に与える影響については未だに解明されていない。この論文では、混合比に関するハイパーパラメータの汎化誤差への影響を考察し、以下のことを実験的に明らかにする。(1)汎化誤差の挙動は相転移点の前後において変化する。(2)通常点における汎化誤差は、真の分布が学習モデルに含まれているかどうかに依存して比較的大きく変動するが、相転移点上では汎化誤差の値の変動は比較的小さい。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-12
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