神経回路網の学習におけるパラメータ配置の最適化法
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概要
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神経回路網のように階層構造を持つ学習モデルでは、パラメータの集合と確率モデルの集合が一対一に対応せず、サンプルが増えても尤度関数が正規分布に近づかないため、統計的正則モデルの理論を適用できず、汎化誤差を小さくするようにパラメータの集合を配置することは困難であった。本研究では、二乗誤差についての最急降下法を最適停止した後にWAICを最小にするように確率変数を加えることにより最適なパラメータの配置を作る方法を提案し、提案手法によりベイズ事後分布を用いたときと同等の学習精度が得られることを明らかにする。
- 2011-02-28
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