欠陥分類のための選択的査定による逐次TFCの効率的学習(一般セッション,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)
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概要
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本研究では,ノンパラメトリックなパタン分類器として提案されたテスト特徴法(以下,TFC)の逐次的に与えられる訓練データによって効率的に学習させる逐次テスト特徴法(以下,sTFC)において,学習に必要な訓練データにラベル付(査定)をする作業のコストを削減する方法として,能動学習の要素を取り入れ,ラベル付前に学習に必要なデータを選択し,査定するデータを削減する手法を提案する.実データにおける実験より,本手法の有効性を確認した.
- 2011-08-29
著者
-
高氏 秀則
北海道大学
-
金子 俊一
北海道大学
-
松尾 祥和
北海道大学
-
小林 尊道
新日本製鐵株式会社
-
金子 俊一
北海道大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
-
金子 俊一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
小林 尊道
新日本製鉄株式会社
-
高氏 秀則
室蘭工業大学
-
金子 俊一
北海道大学大学院情報科学研究科システム制御情報学研究室
-
金子 俊一
北大 大学院情報科学研究科
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