パラメトリック計画法を用いたマルチインスタンスSVM(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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本稿ではマルチインスタンス学習(MIL:Multiple Instance Learning)のための新たな最適化アルゴリズムを提案する.MILは教師あり学習の一種で,バッグ(bag)とよばれるインスタンスの集合に教師ラベルが割り当てられているという特徴を持つ.多くのMILアルゴリズムは,バッグに含まれる個々のインスタンスのラベルが未知であるため,非凸最適化問題として定式化される.本研究では,マルチインスタンスSVM(MI-SVM:Multi-Instance SVM)と呼ばれるよく知られたMILアルゴリズムの局所最適解を求める新たなアプローチとして,ホモトピー法に基づく非凸最適化アルゴリズムを提案する.我々は,凸最適化問題であるSVMと非凸最適化問題であるMI-SVMを含むようなパラメトリック計画問題を導入し,前者を徐々に変化させながら後者に近づけていったときの解の変化を追跡するアルゴリズムを構築する.簡単な数値実験を通し,提案アルゴリズムの動作を確認する.
- 2012-10-31
著者
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