形式的情報量規準による決定株を用いたAdaBoostのモデル選択(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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AdaBoostは高い識別能力をもつことから情報システムや人工知能,バイオインフォマティクスなどの広い分野で用いられている.しかしながら,得られる識別器は確率モデルに対して最ゆう法及びベイズ法を適用して得られるものではないため,汎化性能の平均的な挙動は理論的には未解決であり,平均汎化誤差やベイズ周辺ゆう度を基礎としたモデル選択法は確立されていない.本論文では,採択された弱識別器数をパラメータ次元とする形式的なAIC及びBICによるモデル選択方法を提案する.AdaBoostにおいて,これらの情報量規準と平均汎化誤差やベイズ周辺ゆう度の関係については未解決であるが,本モデル選択が,最ゆう推定に基づいたパラメータ推定に情報量基準を適用した場合と類似した結果を与えることを実験的に明らかにする.
- 2009-11-01
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
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梶 大介
東京工業大学大学院総合理工学研究科:コニカミノルタエムジー株式会社
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渡辺 澄夫
東京工業大学
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梶 大介
東京工業大学大学院総合理工学研究科:コニカミノルタエムジー(株)
-
渡辺 澄夫
東京工業大学知能システム科学専攻
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