局所型パターン認識器の高次元特徴選択パス追跡に関する一考察(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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本稿では局所型分類器の特徴選択問題および特徴加重問題を考察する.提案するアルゴリズムは各特徴の重みを未知変数とする正則化付経験損失最小化問題として定式化される.正則化パラメータに関する最適解のパスを追跡すると疎な重みが得られるため特徴選択が可能となる.局所型分類器の特徴加重問題は標的近傍(target neighbor)を用いて定義される.特徴重みを変更すると標的近傍も更新する必要が生ずるが,提案アルゴリズムでは,最適解パスの区分線形性を利用して標的近傍の変化を検出できる.この利点を用いると標的近傍の更新を適切に行いながら最適解パスの追跡を行うアルゴリズムを構築できる.数値実験を通して提案アルゴリズムの有効性を検証する.
- 2010-08-29
著者
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