損失関数平滑度の自動制御を伴う最小分類誤り学習法(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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最小分類誤り(MCE: Minimum Classification Error)学習法において,損失関数などの平滑性は,疑似的な訓練用標本の増加を通して学習の未知標本耐性を向上させる効果を持つ.しかし,その平滑度の設定を自動的に行う合理的な手法がなく,これまでは経験的に設定されてきた.本稿は,この長年の課題に対して,パルツェン推定に基づくMCE法の再定形化に着目し,誤分類測度空間における訓練用標本に対するパルツェン窓幅を交差確認型最尤推定によって求めることで損失関数の平滑性を決定する手法を提案するものである.実験を通してその有用性も明らかにする.
- 2010-08-29
著者
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
片桐 滋
同志社大学大学院
-
大崎 美穂
同志社大学大学院
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
徳野 純一
同志社大学
-
大崎 美穂
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学
-
片桐 滋
同志社大学
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