交差検証誤差逆伝搬法によるランク縮小(人工知能,認知科学)
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概要
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本論文では,ニューラルネットが過学習する原因について考察し,新たな点推定法である交差検証最ゆう推定とその学習法である交差検証誤差逆伝搬法を提案する.提案法を線形ニューラルネットに適用すると,真の関数が識別不能な場合にランクの縮小が起こり,平均汎化誤差は通常の最ゆう推定や誤差逆伝搬法をEarly-Stoppingした場合,ベイズ推定したときの平均汎化誤差の主要項よりも小さくなった.また,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.
- 2009-01-01
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 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
東京工業大学知能システム科学専攻
-
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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