大幾何マージン最小分類誤り学習に対する損失関数平滑度の自動制御の適用(一般セッション,文字・文書の認識と理解)
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概要
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誤分類尺度上でパルツェン推定を用いる,平滑化分類誤り数損失関数の平滑度自動制御法が提案され,関数マージンを誤分類尺度とする従来型最小分類誤り学習法におけるその有効性が示されている.本研究は,この自動制御法を,幾何マージンを誤分類尺度とする最近の大幾何マージン最小分類誤り学習法に適用し,その有効性の調査を行うものである.実験を通して,制御に伴うモデル推定間隔などの諸条件に関して,自動制御法が大幾何マージン型学習法において安定的に高い分類性能を達成できることが明らかとされる.また,数理的な検証を通して,本適用が損失平滑度の制御を標本空間における幾何マージンの制御に直接的に結びつけるものであることも明らかにされる.
- 2011-03-03
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
-
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
-
大橋 司
同志社大学
-
片桐 滋
同志社大学
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