2次損失サポートベクトルマシンの非線形正則化パスに関する一考察(一般講演(学習の理論),機械学習とその応用)
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概要
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サポートベクトルマシン(SVM)はモデルの複雑さを調節する正則化パラメータを持つが,最適な正則化パラメータを設定するには様々な値に対して学習を行い,汎化性能を比較する必要がある.正則化パスアルゴリズムはSVMの解が正則化パラメータに対して区分線形に変化する性質を利用して,正則化パラメータを変化させた時に効率よく解の変化を追跡する.しかし,SVMにおいて2次の損失関数を用いた場合には区分線形性が失われ,従来の正則化パスアルゴリズムを適用することはできない.本稿では,2次損失SVMの解の軌跡が有理関数と呼ばれる形の非線形関数で表わされることを利用して,精度と効率に優れた変化点検出アルゴリズムを提案し,非線形パス追跡が可能であることを示す.
- 2010-06-07
著者
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