効率的モデル選択によるスパース性の上限を用いた非線形分類器の学習(機械学習一般とその応用)
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概要
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カーネルを用いたサポートベクトルマシン(SVM)は多くのデータセットに対して優れた精度を示すことが分かっている.しかし、予測関数の計算コストが非常に高いため,多くの実問題に対してSVMを適用することは困難である.本研究では,この問題を解決するため,スパース性の上限を用いた非線形分類器の学習方法を提案する.まず,L1正則化付きの目的関数を提案し,スパース性の上限を用いずに最適化を行う方法を紹介する.次に,制約ありのモデル選択を行うことで,スパース性の上限を自然に考慮できる方法を提案する.実験結果により,提案手法はSVMと同等の精度で,よりスパースなモデルを学習できることを示す.
- 2012-06-12
著者
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